Plug-in principle とは

統計では、プラグインの原理は、標本に基づく経験的分布で同じ関数を評価することによって、母集団分布の関数の推定方法です。
例えば、母集団平均を推定する場合、この方法は標本平均を用いる。母集団メジアンを推定するために、それはサンプル中央値を使用する。母集団回帰直線を推定するために、標本回帰直線を使用する。
そうでなければ簡単すぎるので原則と呼ばれ、それは単なる指針であり、定理ではありません。