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多変量解析（たへんりょうかいせき、英語: multivariate analysis）は、多変量のデータの特徴を要約する方法のことである。データの要約により、データの特徴を単純化し、分析しやすくする。 当初は統計学の理論として生まれたが、コンピュータの発展とともに他の分野でも応用されるようになっていった。
統計量、例えば100人の身長の平均は観測できる。また母数と対応する統計量（例の場合には母集団平均身長と100人の平均身長）との差（推定量の偏り）もランダム変数であるが、これは観測できるものではないから、統計量ではない。 統計量は、使用する目的に応じた名が付けられることがある。 要約統計量（記述統計量）:
(1)物事を分析して論理的に明らかにすること。 分析。
順序統計量（じゅんじょとうけいりょう、英: order statistic）は、統計において、標本の確率変数を値が小さい順に並べることで得られる統計量である。日本産業規格では、「確率変数を非減少な順序に並べることによって得られる統計量」と定義されている。ノンパラメトリック統計学における最も基本的ツールである。
descriptive statistic）とは、標本の分布の特徴を定量的に記述し要約する統計学上の値であり、統計量の一種である。基本統計（英: basic statistic）または代表値(英: representative value)とも呼ばれることもある。 記述統計学（英: descriptive
検定統計量（けんていとうけいりょう）とは、統計学的仮説検定に際して用いる単変量の統計量（標本データの関数）を指す。 統計学的仮説検定においては、標本データから計算される定められた検定統計量の値が予め決めた有意水準より小さいならば帰無仮説を棄却して良いとする。 パラメトリック統計
十分統計量（じゅうぶんとうけいりょう）とは、十分性を持つ統計量を指す。統計量が十分性を持つ、また十分であるとは、その統計量が下記の性質を満たすことを指す。 ある統計データに対し、それが従う確率分布を示す母数 θ に対応するその統計量の値が決められた条件下で、データが出現する条件付き確率分布が、もはやθ
重量・分量などをはかること。
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