推论统计学
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推论统计学(Inferential Statistics)
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推论统计学是指在统计学中，研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法。它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。更概括地说，是在一段有限的时间内，通过对一个随机过程的观察来进行推断的。
推论统计学的概述[1]
推论统计学具备归纳预测性质的数据通常使用此统计方法来处理，在20世纪20年代，R．A．Fisher的工作奠定了今天统计推论理论的基础，他的研究课题主要是从生物学(如物种学、遗传分类及其在农产品上的应用等)中提出来的。丰要说明如何归纳样本数据进而推论出母体性质，并标示出误差发生的机率。推论统计学在实际作业中应用层级相当广泛，可谓现代统计学中最重要的部分。
推论统计学的分类[1]
推论统计学依照母体条件的差异性又可分为“有参数统计学”(Parametric Statistics)和“无参数统计学”(Non-Parametric Statistics)。其中有参数统计学是指母体呈常态分配(Normal Distridbution)的统计推论方法；其他所有应用于非常态分配母体的统计推论方法，都称为无参数统计学。有参数统计学比无参数统计学发展得早，其经典课题有“点估计”、“区间估计”与“假设检验”等。
推论统计学与描述统计学的异同点[2]
数理统计学派统计学，系由描述统计学与推断统刘“学所。构成。二者有共性，也有特性。
一、描述统计学与推论统计学的同点：
两者都以概率沦为理论基础，都是数理统计学，都是应用数学的一个分支，都可分为数理统计([数理]统计理论与方法)与应用统计(专业统计)两部分，都属于。研究自然与社会现象的通用科学。
二、描述统计学与推论统计学的异点：
第一、产生年代不同：一般认为描述统计学产生于二十世纪二十年代以前，以K．毕尔生为代表；推断统计学产生于二十世纪二十年代以后，以费雪为代表。一说以费雪为分界点，费雪以前为描述统计学，费雪以后为推断统计学；这两个阶段并无明确的分界时间，其发展是渐进的，不是突变的。
第二、研究特点不同：描述统计学研究如何简缩数据并描述这些数据的方法，一般包括：统计调查方法，分类原理，汇总，统计表，统计图，频数分配，时间数列，指数，相关，估计推算等。推断统计学研究如何在随机抽样的基础上推论有关总体数量特征的方法，一般包括：统计推断原上推论有关总体数量特征的方法，一般包括：统计推断原理，实验设计，估计理论，抽样调查，复变数分析，序列分析，误差理论，假设检验，决策理论等。
第三、研究样本不同：描述统计学研究大样本理论，所谓大样本即包括多数个体或多数数值的样本；推断统计学肝究小样本理论，所谓小样本即包括少数个体或少数数恼的样本。应当指出，大小或多少之分也是相对的，缺乏严格的划分标消。据多数统汁学者的意见：如果研究的是一个粮纯项目，则包含三十项以上的数值或个体的样本即可视为大样本；但也有人主张采用五十或一百为划分标准的。
第四、应用统计的性质不完全相同。描述统计学派和推断统计学派都把其统计学看作是通用科学，可以用来研究自然与社会现象；但在其应用统计方面则略有不同。描述统计学派在应用统计——生物统计、经济统计等方面，仍残留者凯特勒的实质科学的影响；推断统计学在应用统计——物理统计、田间设计、质量管理、经济预测等方面，基本上已转变为通用的方法论科学。
