b'\n_START_ARTICLE_\nTilastollinen tunnusluku\n_START_PARAGRAPH_\nTilastollinen tunnusluku on otoksen muunnos reaaliluvuksi tai reaalilukujen muodostamaksi vektoriksi. Tunnusluvuksi kutsutaan sek\xc3\xa4 muunnoksen avulla muodostettua satunnaismuuttujaa ett\xc3\xa4 sen saamaa arvoa. Matemaattisesti ilmaistuna tunnusluku on siis kuvaus , miss\xc3\xa4  on otoksen koko ja  on tunnusluvun ulottuvuus.\n_START_SECTION_\nK\xc3\xa4ytt\xc3\xb6tarkoituksia\n_START_PARAGRAPH_\nTunnusluvun tarkoituksena on tiivist\xc3\xa4\xc3\xa4 otoksen sis\xc3\xa4lt\xc3\xa4m\xc3\xa4 informaatio havainnolliseen muotoon, tyypillisesti yhdeksi luvuksi. Tunnuslukuja voidaan k\xc3\xa4ytt\xc3\xa4\xc3\xa4 otoksen kuvailuun, mutta niille on muitakin k\xc3\xa4ytt\xc3\xb6tarkoituksia. Muun muassa merkitsevyystestien testisuureet ja tuntemattomien parametrien estimointiin liittyv\xc3\xa4t estimaattorit ovat tunnuslukuja. Tunnusluvun jakauman m\xc3\xa4\xc3\xa4r\xc3\xa4\xc3\xa4minen on yksi tilastotieteen keskeisist\xc3\xa4 ongelmista.\n_START_SECTION_\nTavanomaisia tunnuslukuja\n_START_PARAGRAPH_\nYleisimmin k\xc3\xa4ytettyj\xc3\xa4 tunnuslukuja ovat aineiston sijaintia kuvaavat keskiluvut sek\xc3\xa4 aineiston vaihteluun liittyv\xc3\xa4t hajontaluvut. Keskilukuja ovat esimerkiksi aritmeettinen keskiarvo ja mediaani. Hajontalukuihin lukeutuvat muun muassa minimi, maksimi, ala- ja yl\xc3\xa4kvartiili ja varianssi sek\xc3\xa4 sen neli\xc3\xb6juuri eli keskihajonta.\n_START_SECTION_\nTyhjent\xc3\xa4vyys\n_START_PARAGRAPH_\nTunnuslukua kutsutaan tyhjent\xc3\xa4v\xc3\xa4ksi, jos se sis\xc3\xa4lt\xc3\xa4\xc3\xa4 kaiken otoksesta saatavan tiedon. Muodollisesti kyse on siit\xc3\xa4, ett\xc3\xa4 otoksen yhteisjakauma ehdollistettuna kyseisell\xc3\xa4 tunnusluvulla ja jakauman parametreilla ei riipu ollenkaan parametreista. Mik\xc3\xa4li tunnusluku on kaikista mahdollisista tyhjent\xc3\xa4vist\xc3\xa4 tunnusluvuista yksinkertaisin, se on minimaalisesti tyhjent\xc3\xa4v\xc3\xa4. Esimerkiksi otos itsess\xc3\xa4\xc3\xa4n on aina tyhjent\xc3\xa4v\xc3\xa4 tunnusluku, mutta se ei lainkaan tiivist\xc3\xa4 otoksesta saatavaa tietoa, joskin joissakin tapauksissa se on silti my\xc3\xb6s minimaalisesti tyhjent\xc3\xa4v\xc3\xa4 tunnusluku.\n_START_SECTION_\nGraafinen esitt\xc3\xa4minen\n_START_PARAGRAPH_\nTunnusluvuilla on usein olemassa jonkinlainen graafinen vastine, kuten niin sanottu viiksilaatikko._NEWLINE_K\xc3\xa4ytett\xc3\xa4k\xc3\xb6\xc3\xb6n esimerkkin\xc3\xa4 30 havainnon otosta, joka on saatu R-ohjelmalla simuloimalla havainnot eksponenttijakaumasta parametrin arvolla . Otoksen havainnot ovat (kolmen desimaalin tarkkuudella) 0.495, 0.121, 2.152, 2.562, 0.074, 1.362, 0.192, 0.042, 0.336, 2.641, 1.257, 2.000, 0.871, 0.517, 0.951, 0.093, 0.340, 0.688, 1.640, 0.443, 0.552, 0.929, 0.818, 2.327, 0.514, 2.092, 0.466, 0.612, 0.187 ja 0.507._NEWLINE_Otoksen minimi , alakvartiili , mediaani , yl\xc3\xa4kvartiili  ja maksimi . T\xc3\xa4ll\xc3\xb6in tunnuslukua  vastaa alla oleva viiksilaatikko.\n_START_SECTION_\nMuilla kielill\xc3\xa4\n_START_PARAGRAPH_\nStatistic_NEWLINE_Statistiskt m\xc3\xa5tt'