统计性推论英文解释翻译、统计性推论的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 statistical inference

分词翻译：

统计的英语翻译：

【医】 statistics
【经】 numerical statement; statistics

推论的英语翻译：

infer; deduce; educt; evolve; reason; deduction; inference
【医】 deduction

专业解析

统计性推论（statistical inference）指通过样本数据对总体特征进行概率性推断的过程，其核心在于利用随机抽样数据建立数学模型，并评估结论的可靠性。这一概念包含两个主要分支：参数估计（parametric estimation）通过样本统计量推测总体参数，如使用最大似然法计算置信区间；假设检验（hypothesis testing）则通过显著性水平判断研究假设是否成立，例如t检验或卡方检验的应用。

在实证研究领域，统计性推论需满足三大理论前提：样本的随机性保证数据代表性，中心极限定理确保抽样分布的正态性，以及方差齐性假设维持比较组间的可比性。现代贝叶斯推论的发展进一步扩展了该方法体系，将先验分布与样本信息结合形成后验概率分析框架。

该方法的权威性体现在多个诺贝尔经济学奖获奖研究中，例如2021年因果推断研究突破便建立在统计推论方法论创新基础之上。美国统计协会（ASA）发布的《统计推断声明》明确指出，有效的统计推论必须完整报告效应量、置信区间和统计功效等核心指标。

参考文献

维基百科"统计推论"词条
斯坦福大学统计系《推断统计学导论》课程大纲
Hogg, R.V. 《数理统计基础》第9版
美国统计协会《关于统计意义和p值的声明》政策文件

网络扩展解释

统计性推论（Statistical Inference）是统计学中的核心概念，指通过样本数据对总体特征进行推断的过程。其核心思想是：在无法获取总体全部数据时，通过分析样本的统计量（如均值、方差等），结合概率理论，对总体参数或分布特征作出合理推断。以下是关键要点解析：

一、基本类型

参数估计
- 点估计：用样本统计量直接估计总体参数（如用样本均值$bar{x}$估计总体均值$mu$）
- 区间估计：构造置信区间（如$bar{x} pm z_{alpha/2} cdot frac{sigma}{sqrt{n}}$），给出参数可能范围及置信度（如95%）。
假设检验
验证关于总体的假设是否成立，例如：
- 检验总体均值是否等于某特定值（t检验）
- 比较两个总体的差异（卡方检验、ANOVA等）

二、理论基础

抽样分布
统计量的概率分布（如样本均值的分布服从中心极限定理），是推断的核心依据。
误差控制
- 第一类错误：错误拒绝真假设（α，显著性水平）
- 第二类错误：错误接受假假设（β），功效（1-β）反映正确拒绝假假设的能力。

三、应用场景

科学研究：验证药物疗效、实验组与对照组的差异
商业决策：通过用户抽样分析市场趋势
社会调查：基于样本推断民意或人口特征

四、注意事项

样本代表性：抽样方法（随机抽样）直接影响推断有效性
假设合理性：需满足方法的前提条件（如正态性、独立性）
结果解读：区分统计显著性与实际意义，避免过度解读p值。

统计性推论的本质是在不确定性中量化可能性，为数据驱动的决策提供科学依据。实际应用中需结合领域知识，谨慎选择模型与方法。