nuisance parameter（烦扰参数/干扰参数）：在统计建模与推断中，不是研究者主要关心的目标，但会影响数据分布或估计过程、因此必须纳入模型处理的参数。常见处理方式包括消去（marginalization/积分掉）、剖面化（profile likelihood）或条件化（conditioning）等。
（注：与之相对的是 parameter of interest “感兴趣参数/目标参数”。）
/ˈnuːsəns pəˈræmɪtər/
A nuisance parameter can affect your estimate even if you don’t care about it.
烦扰参数即使不是你关心的对象，也可能影响你的估计结果。
In the likelihood framework, we often maximize over the nuisance parameter to obtain a profile likelihood for the parameter of interest.
在似然框架下，我们常对烦扰参数进行极大化，从而得到关于目标参数的剖面似然。
nuisance 源自古法语 nuisance，与拉丁语 nocere（“伤害、妨碍”）相关，含“造成困扰之事”。parameter 来自希腊语 *para-*（“旁、辅助”）+ metron（“度量”），原意为“用于度量/刻画的量”。合在一起强调：它是“旁支的度量量”，会带来推断上的“麻烦”，但又不能忽略。
Select Language