
【计】 mathematics statistics
数理统计(Mathematical Statistics)是应用数学的分支学科,结合概率论与数据分析方法,研究如何通过样本数据推断总体特征并建立量化模型。其核心内容包括统计推断、参数估计、假设检验和回归分析等(中国统计出版社《数理统计基础》)。在汉英词典中,该术语对应"mathematical statistics",强调数学工具在统计规律研究中的系统性应用(《牛津数学词典》)。
从学科体系看,数理统计包含三大理论支柱:
国际统计学会(ISI)的研究报告显示,该方法论在金融风险评估、医学临床试验和机器学习领域具有关键应用价值。例如在临床试验中,双盲实验设计通过t检验公式: $$ t = frac{bar{X}_1 - bar{X}_2}{sqrt{s_p(frac{1}{n_1}+frac{1}{n_2})}} $$ 验证药物有效性,其中$bar{X}$表示样本均值,$s_p$为合并方差。
参考文献:
国家统计局数据中心 https://data.stats.gov.cn
牛津大学出版社学术资源库
国际统计学会官网 https://isi-web.org
数理统计是统计学的重要分支,以概率论为数学基础,研究如何从数据中提取信息、建立模型并做出推断。其核心是通过样本分析总体特征,强调数学推导和理论支撑。以下是关键要点:
总体与样本
总体是研究对象的全部数据,样本是从总体中抽取的部分数据。数理统计通过样本推断总体性质(如均值、方差等)。
概率模型
假设数据服从特定概率分布(如正态分布、泊松分布),并基于此构建统计模型,例如参数估计和假设检验。
参数估计
假设检验
通过统计量(如t检验、卡方检验)判断原假设是否成立,例如检验药物疗效是否显著。
回归分析与方差分析
研究变量间关系(线性回归)或组间差异(ANOVA),用于预测和因果推断。
依赖概率论工具,如大数定律(样本均值收敛于总体均值)、中心极限定理(样本均值的分布趋近正态)等,确保统计方法的有效性。
若需深入学习,可参考《数理统计学导论》或Coursera相关课程,系统掌握其数学框架与应用场景。
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