传统的控制图多数是在已知过程分布的假设下构建的，这种控制图被称为参数控制图。然而，在实际应用中，大多数过程因为其数据的复杂性导致它们的精确分布往往难以确定。当预先指定的参数分布无效时，参数控制图的结果将不再可靠。为了解决这个问题，通常考虑非参数或稳健的控制图。非参数控制图在监测各种非正态和复杂过程中非常有效。近年来对非参数控制图的研究越来越多，但已有的非参数控制图普遍有一个不足之处：在使用秩统计量时，经常会损失一些数据信息。例如，我们有时忽略了与过程分布的形状或尾部权重等相关的信息。信息丢失是非参数控制图在无需指定过程分布的情况下也能保持性能稳健性所付出的代价。未来的一个重要研究课题是在保持非参数控制图的优良性质的同时尽量减少损失信息。