充分統計量是一個在統計學中重要的概念，它指的是保留了原始樣本中關於未知參數的全部信息的統計量。
充分統計量的定義是基於條件獨立性原則，即在給定充分統計量的值的情況下，樣本的條件分布與未知參數無關。這意味著充分統計量在簡化統計問題中扮演著核心角色，它能夠幫助統計學家在不損失信息的情況下壓縮數據。充分統計量的概念在經典統計學和貝葉斯統計學中是一致的。為了判斷一個統計量是否為充分統計量，可以使用因子分解定理，該定理指出，如果存在函式h(x)和g(t)，使得樣本的聯合機率密度函式可以表示為h(x)和g(t)的乘積，那麼這個統計量是充分統計量。
總的來說，充分統計量是在數據分析和推斷過程中，能夠有效保留關於總體參數所有必要信息的統計量，它在統計學中有著廣泛的套用。