De normale familie van distributies hebben allemaal dezelfde algemene vorm en worden geparametriseerd door gemiddelde en standaarddeviatie. Dat betekent dat als het gemiddelde en de standaarddeviatie bekend zijn en als de verdeling normaal is, de waarschijnlijkheid dat toekomstige waarnemingen binnen een bepaald bereik liggen, bekend is.
Stel dat we een steekproef hebben van 99 testscores met een gemiddelde van 100 en een standaarddeviatie van 1. Als we aannemen dat alle 99 testscores willekeurige waarnemingen zijn uit een normale verdeling, dan voorspellen we dat er een 1% kans dat de 100ste testscore hoger zal zijn dan 102,33 (dat wil zeggen, het gemiddelde plus 2,33 standaarddeviaties), ervan uitgaande dat de 100ste testscore uit dezelfde verdeling komt als de andere. Parametrische statistische methoden worden gebruikt om de bovenstaande 2,33-waarde te berekenen, gegeven 99 onafhankelijke waarnemingen uit dezelfde normale verdeling.
Een niet-parametrische schatting van hetzelfde is het maximum van de eerste 99 scores. We hoeven niets aan te nemen over de verdeling van testscores om te redeneren dat voordat we de test gaven het even waarschijnlijk was dat de hoogste score een van de eerste 100 zou zijn. Er is dus een kans van 1% dat de 100ste score hoger dan alle 99 die eraan voorafgingen.