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7 关系: 完全性 (统计学)，充分统计量，统计学，独立 (概率论)，随机变量，辅助统计量，正态分布。
完全性 (统计学)
在统计学中， 完全性，又称完备性，是统计量的一个性质。 从本质上讲，它确保不同的参数值对应的分布是不同的。一个具有完全性的统计量称为完全统计量。.
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充分统计量
在统计学中，一个关于一个统计模型和相关的未知参数的充分统计量是指“没有任何其他可以从同一样本中计算得出的统计量可以提供任何有关未知参数的额外信息”。.
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统计学
统计学是在資料分析的基础上，研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料，以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它廣泛地應用在各門學科，從自然科学、社會科學到人文學科，甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨，統計的面貌也逐漸改變，與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中，可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態，建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.
独立 (概率论)
在機率論裡，說兩個事件是獨立的，直覺上是指一次实验中一事件的發生不會影響到另一事件發生的機率。例如，在一般情况下可以认为连续两次掷骰子得到的点数结果是相互獨立的。類似地，兩個隨機變量是獨立的，若其在一事件給定觀測量的條件機率分佈和另一事件沒有被觀測的機率分佈是一樣的。.
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随机变量
給定樣本空间(S, \mathbb)，如果其上的實值函數 X:S \to \mathbb是\mathbb (實值)可測函數，则稱X為（實值）随机变量。初等概率論中通常不涉及到可測性的概念，而直接把任何X:S \to \mathbb的函數稱為随机变量。 如果X指定给概率空间S中每一个事件e有一个实数X(e)，同时针对每一个实数r都有一个事件集合A_r与其相对应，其中A_r.
辅助统计量
在统计学中， 辅助统计量是任何其分布不取决于模型参数的统计量。 这一概念是罗纳德·艾尔默·费希尔提出的。.
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正态分布
常態分布（normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一個非常常見的連續機率分布。常態分布在统计学上十分重要，經常用在自然和社会科学來代表一個不明的隨機變量。 若隨機變量X服從一個位置參數為\mu、尺度參數為\sigma的常態分布，記為： 則其機率密度函數為 常態分布的數學期望值或期望值\mu等於位置參數，決定了分布的位置；其方差\sigma^2的開平方或標準差\sigma等於尺度參數，決定了分布的幅度。 常態分布的機率密度函數曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線（类似于寺庙里的大钟，因此得名）。我們通常所說的標準常態分布是位置參數\mu.
