推論統計學
出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)
推論統計學(Inferential Statistics)
目錄 |
推論統計學是指在統計學中，研究如何根據樣本數據去推斷總體數量特征的方法。它是在對樣本數據進行描述的基礎上，對統計總體的未知數量特征做出以概率形式表述的推斷。更概括地說，是在一段有限的時間內，通過對一個隨機過程的觀察來進行推斷的。
推論統計學的概述[1]
推論統計學具備歸納預測性質的數據通常使用此統計方法來處理，在20世紀20年代，R．A．Fisher的工作奠定了今天統計推論理論的基礎，他的研究課題主要是從生物學(如物種學、遺傳分類及其在農產品上的應用等)中提出來的。豐要說明如何歸納樣本數據進而推論出母體性質，並標示出誤差發生的機率。推論統計學在實際作業中應用層級相當廣泛，可謂現代統計學中最重要的部分。
推論統計學的分類[1]
推論統計學依照母體條件的差異性又可分為“有參數統計學”(Parametric Statistics)和“無參數統計學”(Non-Parametric Statistics)。其中有參數統計學是指母體呈常態分配(Normal Distridbution)的統計推論方法；其他所有應用於非常態分配母體的統計推論方法，都稱為無參數統計學。有參數統計學比無參數統計學發展得早，其經典課題有“點估計”、“區間估計”與“假設檢驗”等。
推論統計學與描述統計學的異同點[2]
數理統計學派統計學，系由描述統計學與推斷統劉“學所。構成。二者有共性，也有特性。
一、描述統計學與推論統計學的同點：
兩者都以概率淪為理論基礎，都是數理統計學，都是應用數學的一個分支，都可分為數理統計([數理]統計理論與方法)與應用統計(專業統計)兩部分，都屬於。研究自然與社會現象的通用科學。
二、描述統計學與推論統計學的異點：
第一、產生年代不同：一般認為描述統計學產生於二十世紀二十年代以前，以K．畢爾生為代表；推斷統計學產生於二十世紀二十年代以後，以費雪為代表。一說以費雪為分界點，費雪以前為描述統計學，費雪以後為推斷統計學；這兩個階段並無明確的分界時間，其發展是漸進的，不是突變的。
第二、研究特點不同：描述統計學研究如何簡縮數據並描述這些數據的方法，一般包括：統計調查方法，分類原理，彙總，統計表，統計圖，頻數分配，時間數列，指數，相關，估計推算等。推斷統計學研究如何在隨機抽樣的基礎上推論有關總體數量特征的方法，一般包括：統計推斷原上推論有關總體數量特征的方法，一般包括：統計推斷原理，實驗設計，估計理論，抽樣調查，復變數分析，序列分析，誤差理論，假設檢驗，決策理論等。
第三、研究樣本不同：描述統計學研究大樣本理論，所謂大樣本即包括多數個體或多數數值的樣本；推斷統計學肝究小樣本理論，所謂小樣本即包括少數個體或少數數惱的樣本。應當指出，大小或多少之分也是相對的，缺乏嚴格的劃分標消。據多數統汁學者的意見：如果研究的是一個糧純項目，則包含三十項以上的數值或個體的樣本即可視為大樣本；但也有人主張採用五十或一百為劃分標準的。
第四、應用統計的性質不完全相同。描述統計學派和推斷統計學派都把其統計學看作是通用科學，可以用來研究自然與社會現象；但在其應用統計方面則略有不同。描述統計學派在應用統計——生物統計、經濟統計等方面，仍殘留者凱特勒的實質科學的影響；推斷統計學在應用統計——物理統計、田間設計、質量管理、經濟預測等方面，基本上已轉變為通用的方法論科學。
