Мешающий параметр

- любой неизвестный параметр вероятностного распределения в статистич. задаче, связанной с изучением других параметров данного распределения. Точнее, пусть по реализации случайной величины X, принимающей значения в выборочном пространстве [img: http://localhost:8080/file/031411-184.jpg], [img: http://localhost:8080/file/031411-185.jpg] [img: http://localhost:8080/file/031411-186.jpg] необходимо сделать статистич. выводы о параметрах [img: http://localhost:8080/file/031411-187.jpg] Тогда [img: http://localhost:8080/file/031411-188.jpg] суть М. п. в данной задаче. Напр., пусть X1,.., Х п- независимые случайные величины, подчиняющиеся нормальному закону [img: http://localhost:8080/file/031411-189.jpg], параметры к-рого [img: http://localhost:8080/file/031411-190.jpg] и [img: http://localhost:8080/file/031411-191.jpg] неизвестны, и пусть проверяется гипотеза [img: http://localhost:8080/file/031411-192.jpg] где [img: http://localhost:8080/file/031411-193.jpg] - нек-рое фиксированное число. Неизвестная дисперсия [img: http://localhost:8080/file/031411-194.jpg] является М. п. в задаче проверки гипотезы H0. Другой важный пример задачи с М. п. дает Беренса- Фишера проблема. Естественно, что при решении статистич. задач с М. п. желательно уметь получать статистич. выводы, не зависящие от этих параметров. В теории статистич. проверки гипотез этого часто добиваются за счет сужения класса всех критериев, предназначенных для проверки нек-рой гипотезы Н 0 при наличии М. п., до класса подобных критериев.