统计学基础知识（二）---推断统计学（Inferential Statistics）

推断统计学（Inferential Statistics）：利用样本信息对总体进行估计和假设检验。

总体（population）：在一个特定研究中所有感兴趣的个体组成的集合。

样本（sample）：总体的一个子集。

样本统计量（sample statistics）：样本数据的计算度量。

总体参数（population parameters）：总体数据的计算度量。

普查（census）：搜集总体全部数据的调查过程。

抽样调查（sampling survey）：搜集样本数据的调查过程。

点估计量（point estimator）：用来估计总体参数的样本统计量。

标准误差（standard error）：点估计量的标准差。

点估计（point estimate）：样本统计量的值。

边际误差（margin of error）：边际误差将参数（如均值或比值）估计中的随机抽样误差量进行量化。当置信区间对称时，边际误差是置信区间的一半。

区间估计（interval estimate）：在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由点估计加减边际误差得到。当我们用样本来对总体进行估计时，如果只是一个估计值的话，那就称为点估计。但是每次随机抽样计算出的结果都不一样，因此点估计不一定准，这时用一个区间来对总体进行估计会更准确。

总体均值的区间估计：1，σ已知：；2，σ未知：（用s估计σ，此时总体均值的估计值服从t分布，）。

置信度（confidence level）：置信区间有xx%的可能性包含总体参数。xx%即为置信度，通常设置为90%，95%，99%。置信度越高，置信区间也就越大。

置信区间（confidence interval）：包含总体参数的随机区间，区间估计的另一种叫法。

假设检验（hypothesis test）：https://www.cnblogs.com/HuZihu/p/9692828.html