優點：

1. 參量檢測的特點在于以似然比處理器為基礎，并建立在假定干擾或噪聲的統計特性已知的基礎上。但實際上，干擾環境往往十分復雜，包括自然和人為因素，且常常隨時改變。這使我們很難確定噪聲的統計特性。因此人們提出了非參量檢測。
2. 非參量檢測不需要考慮噪聲的模型，它的適應性比較強，對各類噪聲都表現出比較好的性能，尤其是虛警性能，而且非參量檢測的實現也比較簡單。

缺點：

1. 然而，與參量檢測相比，由于非參量檢測沒有利用干擾的先驗統計知識，雖然適應性強，但針對性差。因此對于某些已知統計特性的干擾來說，非參量檢測器的性能一般低于參量檢測器的性能。
2. 如果不知道輸入數據的精確分布但能獲得其近似分布，(比如是接近高斯的)，這時若用非參量檢測器，會顯得過于保守，將造成輸入數據統計信息的損失。若采用參量檢測器也不恰當，因為所掌握的輸入數據的統計知識不完全。