矩(moment)是描述隨機變數分布特徵的重要概念之一，它是對變數分布和形態特點的一組度量。矩可以用來計算分布的各種參數，例如均值、方差等。給定一個隨機變數X，它的k階原點矩(kth Raw Moment)定義為E[X^k]，其中E表示期望運算符。
在數學和統計學中，n階矩被定義為一變數的n次方與其機率密度函式(Probability Density Function, PDF)之積的積分。在文獻中n階矩通常用符號μn表示，直接使用變數計算的矩被稱為原始矩(raw moment)，移除均值後計算的矩被稱為中心矩(central moment)。變數的一階原始矩等價於數學期望(expectation)、二至四階中心矩被定義為方差(variance)、偏度(skewness)和峰度(kurtosis)。
對於離散變數，矩也可以表示為：當n=1時，等價於數學期望；當n=2時，其中心矩被定義為方差、偏度和峰度。
矩的概念也廣泛套用於物理領域，例如物理學意義上的矩(Momentum)是到某點的距離，其某次方（表階矩），再乘以該點某一物理量（力，電荷等）的大小。