Непараметрические методы статистики используются в тех случаях, когда мы не можем или не хотим делать предположения о распределении данных. Давайте рассмотрим предложенные варианты и выясним, какой из них соответствует определению непараметрических методов.

• a. Случайная величина извлечена из хорошо известного закона распределения - Этот вариант подразумевает, что мы знаем распределение данных. Это не соответствует непараметрическим методам, так как они как раз не требуют таких предположений.
• b. Случайная величина подчиняется неизвестному или нестандартному закону распределения - Этот вариант говорит о том, что распределение данных может быть неизвестным или не следовать стандартным законам. Это как раз то, что характерно для непараметрических методов, которые применяются, когда распределение данных не является нормальным или его невозможно определить.
• c. Случайная величина подчиняется нормальному закону распределения - Этот вариант также не подходит, так как непараметрические методы не требуют нормальности данных и могут использоваться для любых распределений.

Таким образом, правильный ответ - b. Случайная величина подчиняется неизвестному или нестандартному закону распределения. Непараметрические методы позволяют анализировать данные, не делая строгих предположений о их распределении, что делает их весьма полезными в практике.