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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）:
統計分布(とうけいぶんぷ)とは、統計集団における分布をいう。統計分布には、カノニカル分布、グランドカノニカル分布、レイリー分布、ラプラス分布、ベータ分布、ウィッシャート分布、一様分布、ロジスティック分布、対数正規分布、パレート分布、ディリクレ分布、誤差分布、超幾何分布、フォン・ミーゼス分布、極値分布、切断ガンマ分布などがある。
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
重量・分量などをはかること。
〔statistics〕
分類（ぶんるい、英: classification）や統計的分類や統計的識別とは、統計学において、データを複数のクラス（グループ）に分類すること。2つのクラスに分ける事を二項分類や二値分類、多数のクラスに分ける事を多クラス分類という。Y = f(X) というモデルを適用する際に、Y が離散であれば分類、連続値であれば回帰である。
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