Любой неизвестный параметр вероятностного распределения в статистич. задаче, связанной с изучением других параметров данного распределения. Точнее, пусть по реализации случайной величины X, принимающей значения в выборочном пространстве , необходимо сделать статистич. выводы о параметрах Тогда суть М. п. в данной задаче. Напр., пусть X1 ,. ., Х п- независимые случайные величины, подчиняющиеся нормальному закону , параметры к-рого и неизвестны, и пусть проверяется гипотеза где — нек-рое фиксированное число. Неизвестная дисперсия является М. п. в задаче проверки гипотезы H0 . Другой важный пример задачи с М. п. дает Беренса- Фишера проблема. Естественно, что при решении статистич. задач с М. п. желательно уметь получать статистич. выводы, не зависящие от этих параметров. В теории статистич. проверки гипотез этого часто добиваются за счет сужения класса всех критериев, предназначенных для проверки нек-рой гипотезы Н 0 при наличии М. п., до класса подобных критериев. Лит.:.[1] Линник Ю. В., Статистические задачи с мешающими параметрами, М., 1966. М. С. Никулин.