충분성(sufficiency)은 통계학에서 데이터세트의 매개변수 모델과 관련하여 표본 데이터세트에서 계산된 통계량의 속성이다. 충족통계량에는 데이터 세트가 모델 매개변수에 대해 제공하는 모든 정보가 포함된다. 이는 모델 매개변수에 대한 정보가 포함되지 않은 보조 통계 및 매개변수에 대한 정보만 포함되고 보조 정보가 포함되지 않은 전체 통계의 개념과 밀접한 관련이 있다.
관련 개념은 선형충분성(linear sufficiency) 개념으로, 충분성보다 약하지만 선형추정량으로 제한되지만 충족 통계량이 없는 경우에 적용할 수 있다.[1] 콜모고로프 구조 함수는 개별 유한 데이터를 다룬다. 관련된 개념은 알고리즘적 충족 통계량이다.
이 개념은 1920년 로널드 피셔 경(Sir Ronald Fisher)에 의해 만들어졌다.[2] 스티븐 스티글러(Stephen Stigler)는 1973년에 충분성 개념이 분포 형태의 가정에 대한 강한 의존성 때문에 기술 통계에서 선호되지 않는다고 언급했다. 그러나 이론적 작업에서는 여전히 매우 중요했다.[3]