nuisance：冗余参数, 我较偏向

Bootstrap：自助,自举，英文，三者都较好，自举纵然意义明确，但是容易让人联想，不宜常挂嘴边；英文也不错，但是就不是翻译了；我偏向于自助

pivotal：轴枢量，较偏向，前辈们翻译很传神

恩，认识的很深。nuisance似乎我的理解不是这样，应该是在原假设成立时，根本就不存在的参数，如果说不可识别的话，意思就明显有偏误。就算是冗余也不是这个意思的准确表达。我也实在不知道该怎么翻译好。

pivotal：楼主的解释我表示了怀疑，他是统计学中一个很重要的性质，不是根据统计量的构造形式来的，其实几乎大多统计量都是这么构造的，但是有些是pivotal，有些却未必。

bootstrap：还是觉得自助法 较好

  继续讨论：

nuisance经常和unidentified一起出现，如果是不存在的？何谈不可识别呢？  我再给一个例子：

非线性模型 y=b₁x+b₂XG(.)对其进行线性检验，一种情况是G(.)=constant，模型就退化成线性模型，另一种是b_2^=0，

_{^此时无论}G(.)为什么形式模型都是线性的，所以就出现了冗余参数问题。

楼主读文献仔细，我所认识的nuisance parameter, 是指在估计或者检验中所关心参数之外的参数，含有“剩余下来的参数”的意思，也见文献翻译为“讨厌”，因为往往这些参数把问题复杂化，要么需要构造其相应的相合估计，或者相合估计效果不好(收敛速度慢)，或者相合估计加入后造成统计量的分布变得复杂。。。，真是“讨厌”啊，可是“讨厌的”参数问题太多，“讨厌”二字并未反应这些个特殊参数的特性，故取：冗余参数

四楼有道理，但是pivotal quantity, 枢轴量，往往不是统计量(含未知参数)，是构造区间估计的边界统计量的基本工具，请问四楼，"pitoval"有其他统计功能和翻译吗？

[此贴子已经被作者于2009-2-5 10:44:25编辑过]