分布の通常のファミリーはすべて同じ一般的な形状を持ち、平均と標準偏差によってパラメーター化されます。つまり、平均と標準偏差がわかっていて、分布が正規分布である場合、特定の範囲内にある将来の観測の確率がわかっています。
平均が100、標準偏差が1の99個のテストスコアのサンプルがあるとします。99個のテストスコアすべてが正規分布からのランダムな観測値であると仮定すると、次のように予測されます。 100番目のテストスコアが他と同じ分布に由来すると仮定すると、100番目のテストスコアが102.33（つまり、平均に2.33標準偏差を加えたもの）よりも高くなる可能性は1％です。同じ正規分布からの99の独立した観測値が与えられた場合、パラメトリック統計手法を使用して上記の2.33値を計算します。
同じもののノンパラメトリック推定は、最初の99スコアの最大値です。テストを行う前に、最高スコアが最初の100のいずれかである可能性が同等であると考えるために、テストスコアの分布について何も仮定する必要はありません。したがって、100番目のスコアが1％の確率でそれ以前の99のどれよりも高い。