多餘參數

統計學中 ， 多餘參數  是指與感興趣參數無關 ， 但在分析那些感興趣參數時必須考慮的所有參數 。 例如 ， 當正態分佈的均值是首要關心的參數時 ， 方差就是一個多餘參數 。 多餘參數通常是方差 ， 但並不總是 ； 例如 ， 在中 ， 未知的每個觀測的真實位置是多餘參數 。 一般來說 ， 任何干擾另一個參數的分析的參數 ， 都可認爲是多餘參數 。 如果該參數成爲研究對象 ， 它就不再 “ 多餘 ” ， 就像分佈的方差一樣 。 對於已知隨機變量 ， 在得到了所有未知隨機變量的聯合條件分佈後 （ 比如可利用貝葉斯定理 ） ， 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機變量的結果 。 Category: 估計理論