估計量的符號（波浪號與帽子）
- 關於統計數據中的帽子和波浪符號是否有任何命名約定？我發現 $ \hat{\beta} $ 正在描述一個估計器 $ \beta $ （維基百科）但我也發現 $ \tilde{\beta} $ 正在描述一個估計器 $ \beta $ （沃爾夫拉姆）。意思有區別嗎？
在網上我發現了一種差異，但我不確定Reference for Stats Symbols的含義。在那里區分“參數估計”和“變量估計”。有人可以解釋在哪種情況下使用波浪號和帽子嗎？ 2. 關於期望運算符，有什麼不同 $ E(X) $ 和 $ E[X] $ 和 $ E{X} $ 關於括號？我得到了使用大括號的建議。但我不確定其含義。我過去僅將括號用於閱讀/可視化，而不是指向某些含義。對此有何建議？
帽子和波浪號
應用統計（我的結尾）的約定是是對真實參數值的估計然後是另一個可能相互競爭的估計。
在 Wolfram 示例之後，這些都可以與也恰好是估計值的統計量（數據的函數）區分開來，例如樣本均值可能是對總體均值的估計所以它也可以被稱為.
對抗 Wolfram，我會跟注估計器（大寫羅馬字母表示隨機變量）和估計值（小寫羅馬字母表示對隨機變量的觀察），但前提是我感到迂腐或對論點很重要。
同樣，在“統計符號參考”中，向我暗示的事情是是一個隨機變量而不是一個參數，這是一個羅馬字母而不是希臘字母的事實。同樣，這就是為什麼在上面的示例中，樣本均值涉及字母當它是數據的函數但當它被認為是估計量時。（坦率地說，我不清楚波浪號表示什麼. 均值？模式？實際但未觀察到的值？周圍的文字不得不說。）
期望
關於期望運算符：我從未見過使用大括號。也許這是一個數理統計的東西，在這種情況下，周圍的人應該能認出它。
符號的經驗方法
估計量、隨機變量和期望值在符號中發生衝突的一種簡單情況是在討論 EM 算法時。您可能需要仔細閱讀一些說明，以了解符號變化的正常範圍。這是符號的經驗方法，只要您正在查看來自正確人群（即您的學科或預期受眾）的變化，它總是優於理論。
底線
保持在上述正常範圍內，無論如何在使用它們之前在文本中說出你的意思。它不需要太多空間，您的讀者會感謝您的。