帽子和波浪号

应用统计中的约定（我的结尾）是是对真实参数值的估计，而是另一个可能相互竞争的估计。 $\hat{\beta}$$\beta$$\tilde{\beta}$

在 Wolfram 示例之后，这些都可以与也恰好是估计值的统计量（数据的函数）区分开来，例如，样本均值可能是总体均值的估计值，因此它可以也称为。 $\bar{x}$$\mu$$\hat{\mu}$

Contra Wolfram，我将称为估计量（大写罗马字母表示随机变量）和称为估计（小写罗马字母表示对随机变量的观察），但前提是我觉得迂腐或者这对争论很重要。$\bar{X}$$\bar{x}$

同样，在“统计符号参考”中，向我暗示是一个随机变量而不是一个参数的事实是它是一个罗马字母而不是希腊字母。同样，这就是为什么在上面的示例中，样本均值在作为数据的函数时涉及字母，但在将其视为估计量时（坦率地说，我不清楚上的波浪号表示什么。平均值？模式？实际但未观察到的值？周围的文字必须说。）$\tilde{u}$$x$$\mu$$u$

期望

关于期望运算符：我从未见过使用大括号。也许这是一个数理统计的东西，在这种情况下，周围的人应该能认出它。

符号的经验方法

估计量、随机变量和期望值在符号中发生冲突的一种简单情况是在讨论 EM 算法时。您可能需要仔细阅读一些说明，以了解符号变化的正常范围。这是符号的经验方法，只要您正在查看来自正确人群（即您的学科或预期受众）的变化，它总是优于理论。

底线

保持在上述正常范围内，无论如何在使用它们之前在文本中说出你的意思。它不需要太多空间，您的读者会感谢您的。