# 第 18198 題：統計估計量

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本頁是已完成第二對話 AI 數理與中英語義覆核的教學詳解，只支持本題明示的模型與前提。沒有人工審查或新 Lean 證明，也不提升原題或 MKO 的 Canonical 真值狀態。

R0035-18198 · q-20261014-advance-20261104-r04-statistical-estimator-0023



## 原題與已知條件

同一有限parametric model上的單一theta-independent total statistic。操作=estimator-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,26],[1,26],[24,26]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"statistic":[0,23,46]}。請依 exact_ordered_tuple_declared_by_interface 欄序回答。


- G001 — 同一有限parametric model上的單一theta-independent total statistic。操作=estimator-qualification；資料={"parameter_count":2,"outcome_count":3,"laws":[[[1,26],[1,26],[24,26]],[[1,2],[1,3],[1,6]]],"statistic":[0,23,46]}。請依 exact_ordered_tuple_declared_by_interface 欄序回答。





## 定義與適用範圍

沿用原題明示的論域、假設與來源 MKO 定義。本題已完成第二對話數理與中英語義覆核，並由原始參數逐題獨立重算模型、答案與每個算術步驟；原題仍為 candidate。


- [mko-statistical-estimator](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/mko/mko-statistical-estimator/)





## 逐步推導

S001 · implies操作前

source operation=estimator-qualification;original snapshot and mathematics retained

操作後

explicit ordered source output fields=[parameter_count, outcome_count, statistic, model_qualified, statistic_total, certificate]

條件：無

原題的歷史介面標記保留在快照；本頁直接列原始欄位順序，不需JavaScript或外部表。欄位描述不自動成為數學證據，No標記須依本題的聲稱範圍解讀。

步驟識別與依賴規則：source_ordered_interface_explicit_without_javascript · 依賴：G001





S002 · calculation操作前

estimator parameter0 complete law sum := sum(1/26, 1/26, 12/13)

操作後

estimator parameter0 complete law sum = 1

條件：無

依原始角色與已核中間量精確計算，保留索引、分母、正負號及所屬載體。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S001





S003 · implies操作前

original parameter=0;SAME outcome carrier Fin(3);aligned reduced candidate law=[1/26, 1/26, 12/13]

操作後

sum=1;nonnegative=是;law qualified=是

條件：無

模型每列須非負且總和1，無效候選仍帶False保留；一個total statistic本身不能修好機率模型。

步驟識別與依賴規則：estimator_complete_laws_separate_from_total_statistic · 依賴：G001, S002





S004 · calculation操作前

estimator parameter1 complete law sum := sum(1/2, 1/3, 1/6)

操作後

estimator parameter1 complete law sum = 1

條件：無

依原始角色與已核中間量精確計算，保留索引、分母、正負號及所屬載體。

步驟識別與依賴規則：exact_rational_arithmetic · 依賴：G001, S003





S005 · implies操作前

original parameter=1;SAME outcome carrier Fin(3);aligned reduced candidate law=[1/2, 1/3, 1/6]

操作後

sum=1;nonnegative=是;law qualified=是

條件：無

模型每列須非負且總和1，無效候選仍帶False保留；一個total statistic本身不能修好機率模型。

步驟識別與依賴規則：estimator_complete_laws_separate_from_total_statistic · 依賴：G001, S004





S006 · implies操作前

original parameter carrier Fin(2);common outcome carrier Fin(3);ONE original statistic array=[0, 23, 46]

操作後

all model laws qualified=是;one value per outcome=是;SAME statistic map T(o) at EVERY parameter

條件：無

T的定義只吃觀察索引，不吃未知parameter；這是函數定義不依θ，不表示T(X)的分布或期望不能隨θ變。此有限模型沒有給estimand、prior或posterior。

步驟識別與依賴規則：estimator_definition_parameter_independence_not_distribution_free · 依賴：G001, S005









## 逐步反向核對


- S006 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
- S005 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
- S004 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 estimator parameter1 complete law sum，不以小數近似替代。
- S003 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
- S002 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 estimator parameter0 complete law sum，不以小數近似替代。
- S001 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。





## 結論

(2, 3, [0, 23, 46], 是, 是, single_total_statistic_independent_of_parameter)

依上列完整代值及條件核對得到原題答案；原題編號、格式與狀態保持不變。





## 本題覆核與來源綁定

覆核日期：2026-10-26

原題、答案、步驟表達式、數值 AST 與既有歷史保持原樣；原來的候選狀態屬於來源歷史，不覆寫為形式化證明。

來源雜湊與覆核憑證
- input commit: 0f7be61e2c22317a4075561dc822c87d881a50db
- original question SHA-256: 8f32f37c89baee57303fc44de9568357e1ea4c182c85357474620a1ba7f00293
- candidate record SHA-256: 6dd507bad166cc6c2f8740c7af5d4e60cd2086657e07d1d2d22e99b9eda1e306
- semantic review receipt SHA-256: 713db6309b22bf8b31f0253d4aaa7aca9011ab908587ae0e9d4a365edce1f9bc
- question-first witness SHA-256: 0338a3db344ab237113fc63be29153c3684da96e388109e9dcd913a0a693aed2
- Lean: NOT_RUN · human review: NOT_PERFORMED

[同源完整 JSON](https://ocme.evemisslab.com/data/question-derivations/questions/q-20261014-advance-20261104-r04-statistical-estimator-0023.json)




