distribution-free（分布无关的／无分布假设的）：指一种统计方法或检验，其结论（如显著性水平、临界值或检验分布）不依赖于总体的具体概率分布形式（例如不要求数据来自正态分布）。在统计学里常与 nonparametric（非参数） 方法密切相关，但两者不完全等同：非参数方法通常更“少假设”，而 distribution-free 强调“对分布形式不敏感/不依赖”。
/ˌdɪstrɪˈbjuːʃən friː/
This test is distribution-free, so it works even when the data aren’t normal.
这种检验是分布无关的，所以即使数据不服从正态分布也能使用。
Because the sampling distribution is distribution-free under the null hypothesis, we can compute p-values without specifying a parametric model.
由于在原假设下抽样分布是分布无关的，我们无需指定参数模型就能计算 p 值。
由 distribution（分布）+ free（不受……限制的/无……的） 组成。这里的 free 不是“免费”，而是英语里常见的构词用法，表示“摆脱某种约束/不依赖某物”（如 sugar-free）。在统计语境中，distribution-free 强调方法的有效性不取决于数据来自哪一种具体分布。
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