充分统计量：在统计推断中，一个统计量如果已经“包含了样本中关于参数的全部信息”，那么在已知这个统计量后，原始数据对该参数就不再提供额外信息。常见于参数估计与假设检验（如“因子分解定理”用于判定充分性）。
（该术语在不同模型下有更严格的数学表述；此处给出学习者友好的核心理解。）
/səˈfɪʃənt stəˈtɪstɪk/
The sample mean is a sufficient statistic for the mean of a normal distribution with known variance.
当方差已知时，样本均值是正态分布均值的充分统计量。
By the factorization theorem, if the likelihood can be written as a product of a function of the data only through (T(X)) and a function free of the parameter, then (T(X)) is a sufficient statistic.
根据因子分解定理，如果似然函数能写成“只通过 (T(X)) 依赖数据的一部分”与“与参数无关的一部分”的乘积，那么 (T(X)) 就是充分统计量。
sufficient 源自拉丁语 sufficere（“足够、满足需要”），经法语进入英语；statistic 与拉丁语 status（“状态”）相关，后发展为“统计/统计量”。合起来 sufficient statistic 字面意思就是“足够的统计量”，强调“信息足够、不必再看全部数据”。
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