参数与统计量名词解释

参数和统计量是概率论和统计学中常用的两个概念，用于描述和推断总体的特征。

参数是总体的一个数值特征，通常用于描述总体的分布、形态和位置。参数可以是总体的均值、方差、标准差、协方差等。参数通常根据总体中的所有个体计算得出，代表总体的真实特征。然而，由于总体往往很庞大，我们通常只能通过对一个样本的观测来估计参数的值。

统计量是样本的一个数值特征，通常用于从样本中推断总体的特征。统计量是通过样本观测值计算得出的，代表对总体的估计。统计量可以是样本的均值、方差、标准差、协方差等。统计量的计算通常基于样本中的个体观测值，所以不同样本会有不同的统计量值。

参数和统计量的区别主要在于它们所描述的对象不同。参数描述总体的特征，是总体固有的数值；而统计量描述样本的特征，是随机变量，它取决于样本的具体观测值。

参数的估计是通过对样本观测值的计算和推断来得到的。常见的参数估计方法有点估计和区间估计。点估计是通过样本观测值的平均值、中位数、众数等来估计总体参数的值。区间估计则是通过样本观测值的区间范围来给出总体参数的一个估计范围。

统计量则用于检验总体的假设。常见的统计量有t值、卡方值、

F值等。通过计算样本观测值的统计量，并与已知的分布进行比较，可以对总体的特征进行推断，判断总体参数是否满足某个假设。

需要注意的是，参数和统计量都是通过样本观测值来进行估计和推断的，所以估计的准确性和可靠性都与样本的选择和观测误差有关。为了增加估计的准确性，我们通常需要增大样本容量，以获得更多的观测值。

总之，参数和统计量是概率论和统计学中重要的概念，用于描述和推断总体的特征。参数是总体的固有特征，通过样本观测值的计算和推断来估计；统计量是样本的特征，也是总体特征的随机估计量，用于对总体进行假设检验和推断。