Nuisance parameter
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统计学中，多余参数（英語：nuisance parameter）是指与感兴趣参数无关，但在分析那些感兴趣参数时必须考虑的所有參數。例如，当正态分布的均值μ是首要关心的参数时，方差σ2就是一个多余参数。 多余参数通常是方差，但并不总是；例如，在中，未知的每个观测的真实位置是多余参数。一般来说，任何干扰另一个参数的分析的参数，都可认为是多余参数。如果该参数成为研究对象，它就不再“多余”，就像分布的方差一样。 對于已知隨机變量，在得到了所有未知隨机變量的聯合條件分佈后（比如可利用贝叶斯定理），就可以利用邊緣分佈將多餘參數邊緣化，以得到我們感興趣的那部分隨机變量的結果。
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In der Statistik ist ein Störparameter, auch Nuisance-Parameter (englisch nuisance parameter, nicht zu verwechseln mit Störfaktor oder Störgröße), Rauschparameter oder lästiger Parameter genannt, ein beliebiger Parameter, der nicht unmittelbar von Interesse ist, jedoch bei der Analyse derjenigen Parameter, die primär von Interesse sind, berücksichtigt werden muss. Im Allgemeinen kann jeder Parameter, der sich auf die Analyse eines anderen auswirkt, als Störparameter angesehen werden. Ein Parameter kann aufhören, ein „Störenfried“ zu sein, indem er primärer Gegenstand einer Untersuchung wird.
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In statistics, a nuisance parameter is any parameter which is unspecified but which must be accounted for in the hypothesis testing of the parameters which are of interest. The classic example of a nuisance parameter comes from the normal distribution, a member of the location–scale family. For at least one normal distributions, the variance(s), σ2 is often not specified or known, but one desires to hypothesis test on the mean(s). Another example might be linear regression with unknown variance in the explanatory variable (the independent variable): its variance is a nuisance parameter that must be accounted for to derive an accurate interval estimate of the regression slope, calculate p-values, hypothesis test on the slope's value; see regression dilution.
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Störparameter
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Nuisance parameter
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多余参数
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In der Statistik ist ein Störparameter, auch Nuisance-Parameter (englisch nuisance parameter, nicht zu verwechseln mit Störfaktor oder Störgröße), Rauschparameter oder lästiger Parameter genannt, ein beliebiger Parameter, der nicht unmittelbar von Interesse ist, jedoch bei der Analyse derjenigen Parameter, die primär von Interesse sind, berücksichtigt werden muss. Im Allgemeinen kann jeder Parameter, der sich auf die Analyse eines anderen auswirkt, als Störparameter angesehen werden. Störparameter sind oft, aber nicht immer Varianzen, z. B. die Varianz einer Normalverteilung, wenn primär der Erwartungswert interessiert; oder aber die unbekannte „wahre“ Lage jeder Beobachtung in Fehler-in-den-Variablen-Modellen. Ein Parameter kann aufhören, ein „Störenfried“ zu sein, indem er primärer Gegenstand einer Untersuchung wird.
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In statistics, a nuisance parameter is any parameter which is unspecified but which must be accounted for in the hypothesis testing of the parameters which are of interest. The classic example of a nuisance parameter comes from the normal distribution, a member of the location–scale family. For at least one normal distributions, the variance(s), σ2 is often not specified or known, but one desires to hypothesis test on the mean(s). Another example might be linear regression with unknown variance in the explanatory variable (the independent variable): its variance is a nuisance parameter that must be accounted for to derive an accurate interval estimate of the regression slope, calculate p-values, hypothesis test on the slope's value; see regression dilution. Nuisance parameters are often scale parameter, but not always; for example in errors-in-variables models, the unknown true location of each observation is a nuisance parameter. A parameter may also cease to be a "nuisance" if it becomes the object of study, is estimated from data, or known.
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统计学中，多余参数（英語：nuisance parameter）是指与感兴趣参数无关，但在分析那些感兴趣参数时必须考虑的所有參數。例如，当正态分布的均值μ是首要关心的参数时，方差σ2就是一个多余参数。 多余参数通常是方差，但并不总是；例如，在中，未知的每个观测的真实位置是多余参数。一般来说，任何干扰另一个参数的分析的参数，都可认为是多余参数。如果该参数成为研究对象，它就不再“多余”，就像分布的方差一样。 對于已知隨机變量，在得到了所有未知隨机變量的聯合條件分佈后（比如可利用贝叶斯定理），就可以利用邊緣分佈將多餘參數邊緣化，以得到我們感興趣的那部分隨机變量的結果。
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