统计推断包括哪两方面

统计推断包括参数估计和假设检验两方面。

一、参数估计：根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。人们常常需要根据手中的数据，分析或推断数据反映的本质规律。即根据样本数据如何选择统计量去推断总体的分布或数字特征等。统计推断是数理统计研究的核心问题。所谓统计推断是指根据样本对总体分布或分布的数字特征等作出合理的推断。它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。

二、假设检验：是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。

“统计推断”的名词解释是什么？

推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

读音：

推断统计（tuī duàn tǒng  jì）

内容：

1、参数估计，即利用样本信息推断总体特征。

2、假设检验，即利用样本信息判断对总体的假设是否成立。

造句：

1、然后，介绍了应用到SAR影像中的多统计推断假设检验方法。

2、本工作研究重叠核径迹图像分割和统计推断

3、基于贝叶斯定理的统计推断反演是当前水声学研究的热点之一。

4、秩和检验法是统计推断中的一种重要方法，是对成组数据t检验的一个补充。

5、在一定的假设下，可以把启发式搜索看作一种随机取样的过程，从而可以把统计推断方法引进搜索。

统计学中推断统计的作用是什么？其适用范围是什么？

统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。比如，要了解一个地区的人口特征，不可能对每个人的特征一一进行测量;对产品的质量进行检验，往往是破坏性的，也不可能对每个产品进行测量。

这就需要抽取部分个体即样本进行测量，然后根据获得的样本数据对所研究的总体特征进行推断，这就是推断统计要解决的问题。

它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。

由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。

在统计学中，数据是非常重要的这里的“数据”是指信息的载体， 随着大数据时代的来临，数据的概念也越来越灵活多变。

但万变不离其宗，“由数据探索事物内在规律”依旧是统计学的核心思想。

数理统计学是统计学科的基础理论，包括观察和试验数据的收集以及数据分析的理论基础；统计推断和决策中的统计思想、理论模型及样本结构等。

扩展资料：

做法：

1、假设检验:原假设和对立假设。

2、单边检验与双边检验。

3、抽样误差计算

4、p-值决策

5、效应量计算。

具体而言有统计推断、统计建模、数据分析方法、统计计算等为核心的理论和方法研究。

统计学的核心课程主要有统计学基础、应用概率论、高等统计、应用随机过程、回归模型、非参数统计、多元统计分析、时间序列分析、抽样调查、试验设计、统计计算、数据挖掘、机器学习、保险精算。

不完全数据分析、生存分析与可靠性、纵向数据分析、定性数据分析、运筹学、计量经济学、金融学、管理学、质量控制、高级宏观经济学、高级微观经济学、高级计量经济学、数学规划理论与方法、高级时间序列分析、博弈论及其应用等。

参考资料来源：

人民网-清华大学成立统计学研究中心

推断性统计

eg: 我们要研究北京市人口年龄，我们随机抽取了200人，每天都抽取，抽取了一个月。

总体：包含所有的研究样本，在例子中就是所有北京人年龄

样本：在某天统计的200个人

样本容量：总体中抽取的所要考查的元素总称，即样本中个体

个体：某天抽取的某人都是分体

通过样本数据推断总体数量特征的方法，它是对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量做出概率形式表述的推断

点估计就是拿样本统计量去代替总体参数

这里我们使用鸢尾花的花瓣平均长度来估计总体的均值

区间估计根据样本的统计量，计算出一个可能的区间和概率，表示总体的参数会有多少概率位于该区间。

区间估计指定的区间为置信区间，区间估计指定的概率我们称为置信度。

点估计与区间估计的区别为：点估计是使用一个值来代替总体参数值，而区间估计是使用一个置信区间与置信度，表示总体参数有多少可能会在该范围内

这样我们可以得出结论：

样本均值分布下的标准差我们称为标准误差

在正态分布中数据分布比例如下：

我们置信度度为0.95的置信区间就是以均值为中心，正负两倍标准差构成的区间则为置信区间。也就是说我们有95%的信心认为，总体的均值95%的概率会在置信区间之内。

一个案例来说明一下：

工厂抽取了100个螺丝，统计出半径均值为5.1mm，标准差为0.25mm，那么我们工厂所有螺丝的均值可能是多少呢？（95%的置信度）

5.1 加减 （0.25）/根号下100

为什么0.25还要除10，因为样本的标准差足够大，可视为样本的标准差为总体标准差

假设检验又称为显著性检验，通过样本的统计量来判断与总体的参数之间的差异。我们首先对总体参数进行一定的假设，然后通过收集到的数据，来验证我们之前作出的假设是否合理，我们会建立两个完全对立的假设，分别为原假设H0与备择假设H1,然后根据样本信息进行分析判断，来选择接受原假设还是备择假设。

假设检验用来检验样本的统计量与总体参数是否存在限制性差异。那么多少概率才算显著，这个概率值就是P-Value,这个概率就是支持原假设的概率，因为假设检验中，通常原假设为等值假设，因此P-Value也就代表样本统计量与总体参数无差异的概率，然后我们预先设定一个阈值，这个阈值就是显著性水平α，通常α为0.05，1-α则为置信度。 当P-Value的值大于α时，支持原假设，否则拒绝原假设

Z检验用于判别样本均值是否与总体均值具有显著性差异，Z检验是通过正态分布的理论来推断差异发生于：

t检验与z检验类似，用来判断样本均值是否与总体均值具有显著性差异。不过t检验是基于t分布的，t检验适用于：

不过随着样本容量的增大t分布逐渐接近正态分布，此时就近似于z检验了。

统计推断常用的方法有

（1）简单随机抽样：

简单随机抽样，是指抽样过程应独立进行并且总体中每个个体被抽到的机会均等。随机抽样不是随便抽取，随便抽取容易受到个人好恶的影响。为实现随机化，可采取抽签、掷随机数骰子或查随机数值表等办法。如从100件产品中随机抽取l0件组成样本，可以把这100件产品从l开始编号直到100号，然后用抓阄的办法任意抽出l0个编号，由这l0个编号代表的产品组成样本。此种抽样方法的优点是抽样误差小，缺点是手续繁杂。在实践中真正做到每个个体被抽到的机会相等是不容易的。

（2）周期系统抽样：

周期系统抽样，又叫等距抽样或机械抽样，即将总体按顺序编号，用抽签或查随机数值表的方法确定首件，进而按等距原则依次抽取样本。如从120个零件中取五个做样本，先按生产顺序给产品编号，用简单随机抽样法确定首件，然后按每隔24(由120÷5=24得)个号码抽取一个，共抽取五个组成样本。这种方法特别适用于流水线上取样，操作简便，实施起来不易出现差错。但抽样起点一经确定，整个样本就完全固定。对总体质量特性含有某种周期性变化，而当抽样间隔恰好与质量特性变化周期吻合时，就可能得到一个偏差很大的样本。

（3）分层抽样法：

分层抽样法，即从一个可以分成不同子总体的总体中，按规定比例从不同层中随机抽取个体的方法。当不同设备、不同环境生产同一种产品时，由于条件差别产品质量可能有较大差异，为了使所抽取的样本具有代表性，可以将不同条件下生产的产品组成组，使同一组内产品质量均匀，然后在各组内按比例随机抽取样品合成一个样本。这种抽样方法得到的样本代表性比较好，抽样误差较小，缺点是抽样手续较繁，常用于产品质量检验。

（4）整群抽样法：

这种方法是先将总体按一定方式分成多个群，然后随机地抽取若干群并由这些群中的所有个体组成样本。如按照生产过程将1000个零件分别装入20个箱中，每箱50个，然后随机抽取一箱，此箱中50个零件组成样本。这种抽样方法实施方便，但样本来自个别群体而不能均匀分布在总体中，因而代表性差，抽样误差较大。

描述统计与推断统计有何区别和联系？

区别：描述统计研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的方法。

联系：描述统计学和推断统计学是现代统计学的两个组成部分，相辅相成、缺一不可，描述统计学是现代统计学的基础和前提，推断统计学是现代统计学的核心和关键。

拓展资料：

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。

推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据，来证明或推翻某个命题。具体来说,就是通过分析样本与样本分布的差异，来估算样本与总体、同一样本的前后测成绩差异，样本与样本的成绩差距、总体与总体的成绩差距是否具有显著性差异。

推断统计的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于推断统计方法、推断统计的信息别忘了在本站进行查找喔。