在统计学的世界里，众多关键的统计量犹如数据的窗口，帮助我们深入了解样本特性。首先，样本矩，包括点矩和k阶样本中心矩，它们如同数据的“度量尺”，衡量样本的集中趋势和离散程度。其次，顺序统计量，即变量序列或变列分布函数，通过对样本观测值进行有序排列，为我们揭示了数据的排列模式和分布情况，是数理统计分析的常用工具。
更进一步，U统计量是一个非参数统计学的强大工具，由霍夫丁在1948年提出，它扩展了样本均值的概念，无需假设数据的特定分布，为统计推断提供了更广泛的适用性。这些统计量在实际的数据分析中，无论是描述性分析，还是推断性研究，都发挥着不可或缺的作用，为我们揭示数据背后的秘密提供了有力的手段。
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