Wszystkie normalne rodziny rozkładów mają ten sam ogólny kształt i są sparametryzowane przez średnią i odchylenie standardowe. Oznacza to, że jeśli znana jest średnia i odchylenie standardowe, a rozkład jest normalny, znane jest prawdopodobieństwo jakiejkolwiek przyszłej obserwacji mieszczącej się w danym zakresie.
Załóżmy, że mamy próbkę 99 wyników testowych ze średnią 100 i odchyleniem standardowym 1. Jeśli przyjmiemy, że wszystkie 99 wyników testu jest przypadkowymi obserwacjami z rozkładu normalnego, to przewidujemy, że istnieje 1% szansy, że setny wynik testu będzie wyższy niż 102,33 (czyli średnia plus 2,33 odchylenia standardowego), przy założeniu, że setny wynik testu pochodzi z tego samego rozkładu co pozostałe. Do obliczenia powyższej wartości 2,33 zastosowano parametryczne metody statystyczne, biorąc pod uwagę 99 niezależnych obserwacji z tego samego rozkładu normalnego.
Nieparametryczne oszacowanie tego samego jest maksymalnym z pierwszych 99 wyników. Nie musimy zakładać niczego na temat rozkładu wyników testu, aby rozumieć, że przed wykonaniem testu było równie prawdopodobne, że najwyższym wynikiem będzie jeden z pierwszych 100. Zatem istnieje 1% szansa, że setny wynik to wyższy niż którykolwiek z 99 poprzedzających go.