统计推断的名词解释

统计推断是基于随机观察数据(样本)和问题的条件和假设(模型)的概率形式的推断。它是数理统计的主要任务，其理论和方法构成了数理统计的主要内容。统计推断的目的是利用问题的基本假设和观测数据所包含的信息，做出尽可能准确可靠的结论。周期性系统抽样，也称等距抽样或机械抽样，是对总体进行顺序编号，通过抽签或查随机数字表确定第一块，然后按照等距抽样的原则依次抽取样本。当同一产品由不同的设备、不同的环境生产时，由于条件不同，产品的质量可能会有很大的差异。为了使取样的样品具有代表性，可以对不同条件下生产的产品进行分组，使同一组的产品质量一致，然后按比例随机抽取每组中的样品，合成一个样品。

补充

特性

统计推断的一个基本特征是它所依据的条件包含随机观察数据。概率论以随机现象为研究对象，是统计推断的理论基础。

表达形式

在数理统计中，统计推断的问题往往表现为以下形式:所研究的问题有一个确定的总体，其总体分布是未知的或部分未知的，通过从总体中抽取的样本(观测数据)得出一些与未知分布有关的结论。比如一群人的身高构成一个整体，一般认为身高服从正态分布，但这个整体的平均值是未知的。随机抽取一部分人测量身高值，利用这些数据估算出这群人的平均身高。这是统计推断的一种形式，即参数估计。如果感兴趣的问题是“平均身高是否超过1.7 (m)”，就需要通过样本来检验这个命题是否成立，这也是一种推理形式，即假设检验。因为统计推断是从部分(样本)推断整体(总体)，不能根据样本推断整体，其结论要用概率的形式表达。统计推断的目的是利用问题的基本假设和观测数据所包含的信息，做出尽可能准确可靠的结论。

统计推断是从总体中抽取一些样本，然后通过对抽取部分得到的随机数据进行合理的分析，对总体做出科学的判断。它伴随着一定概率的推测，其特点是:总体是从样本中推断出来的，统计推断是数理统计的核心部分。统计推断的基本问题可以分为两类:一类是参数估计；另一种是假设检验。