推论统计

本文解释了什么是推论统计及其用途。同样，您将能够看到推论统计应用的几个示例，以及推论统计和描述统计之间的区别。

什么是推论统计？

推论统计是统计学的一个分支，负责从样本数据中确定总体值。换句话说，推论统计用于通过仅分析总体的一部分来推断总体的统计参数。

通常，在进行统计研究时，不可能分析总体的所有元素，这就是为什么只分析个体样本，然后将结果外推到整个总体。因此，推论统计是统计学的一部分，它允许从对研究样本进行的计算中推断出总体结果。

请记住，不可能知道确切的总体参数。然而，统计推断有助于保持较低的误差幅度并增加成功确定总体值的机会。

因此，推论统计非常重要，因为它们可以通过仅研究样本来分析总体，从而降低研究成本。此外，推论统计有助于决策，因为它提供了有关统计总体的有价值的信息。

推论统计的例子

在了解推论统计的定义后，我们将看到其应用的几个示例，以充分理解该概念。

推论统计的应用示例：

• 意见调查：通过询问代表性样本的意见，我们可以了解人们对产品、政治家、公司等的看法。
• 药物有效性研究：进行一项实验，对一组患者进行药物测试，并根据结果推断该药物是否能有效治疗疾病。
• 生产中的质量控制：通过简单地分析所生产的产品样本，就可以通过推断统计来确定过程是否正常运行并符合质量标准。
• 金融风险分析——推论统计也用于计算进行某些金融投资的风险。
• 预测市场行为：根据历史销售数据，可以使用推论统计来预测未来市场行为。

推论统计方法

推论统计中最常用的统计方法是：

• 参数估计
• 假设对比
• 回归分析
• 实验设计

推论统计的类型

推论统计的类型有：

• 参数推论统计：研究可由概率分布定义的变量。
• 非参数推论统计：研究不符合概率分布的变量。

下面更详细地解释了每种类型的推论统计是什么。

参数统计

参数统计是推论统计的一个分支，它假设数据可以通过概率分布进行建模。因此，参数统计使用与已知概率分布相对应的统计检验。

需要注意的是，所使用的绝大多数统计方法都是参数化的，即它们是参数统计的一部分。

参数统计主要用于通过点估计或区间估计来估计参数，并执行假设检验。

非参数统计

非参数统计是推论统计的一个分支，研究不符合概率分布或其分布参数未定义的变量。也就是说，非参数统计用于无法用理论模型定义的变量。

因此，非参数统计中使用的分布不能先验定义，而是观察到的数据决定它们。

非参数统计方法一般用于之前某些检验的假设不满足的情况，因为参数统计一般需要做出某些假设。下面我们就来看看非参数统计和参数统计有什么区别。

推论统计和描述统计

最后，让我们看看推论统计与描述统计有何不同，因为它们构成了统计的两个主要分支。

描述性统计是统计学的一个分支，负责描述收集的数据以方便其分析。简而言之，描述性统计用于使用统计措施、图表或表格来总结一组数据。

推论统计和描述统计之间的区别在于它们的目的。推论统计的功能是确定总体的参数值，而描述统计的目标是描述样本的特征。