1. 次序统计量
    所谓次序统计量,针对的是从总体中挑选n个样本的概念。
    比如,X可取0,1,2。则当n=3时,可以知道共有27种可能性。
    将其从大到小排序,结果可能只有9种情况。
    所谓X(2)表示排序后第2个数取值的可能性。X(2)=0,1,2
    相加肯定为一

  2. 充分统计量
    数理统计的本质是通过样本来做推断,也就是说统计推断是这个学科的主要负责功能。而直观来说,推理需要证据,需要信息,这也就是充分统计量诞生的来源:统计量可不可以尽量少,并且包含样本提供的我们感兴趣的所有信息?你想,如果可以包含一个样本的所有信息,那么这个统计量,直白的来说就可以代替这个样本中的所有数据,从某种意义上来说也是一种降维。这也是为什么充分统计量具有非常大的统计学上的意义。
    若给定统计量的值,样本联合密度的条件分布与未知参数无关,则这个统计量为充分统计量。

伽马函数:详见
https://blog.csdn.net/weixin_43077261/article/details/96167713

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