参数统计是统计学的一个分支，它假设样本数据来自总体，而总体可以通过具有固定参数集的概率分布进行充分建模。 相反，非参数模型的确切区别在于其参数集（或机器学习中的特征集）不是固定的，如果收集到新的相关信息，则该参数集可能会增加甚至减少。 大多数着名的统计方法都是参数化的。 关于非参数（和半参数）模型， 戴维·考克斯爵士说：“这些模型通常较少涉及结构和分布形式的假设，但通常都包含有关独立性的强有力假设”。 
示例.正态分布族都具有相同的一般形态，并可以通过均值和标准差进行"参数化