
【經】 statistical inference
【醫】 statistics
【經】 numerical statement; statistics
infer; deduce; educt; evolve; reason; deduction; inference
【醫】 deduction
統計性推論(statistical inference)指通過樣本數據對總體特征進行概率性推斷的過程,其核心在于利用隨機抽樣數據建立數學模型,并評估結論的可靠性。這一概念包含兩個主要分支:參數估計(parametric estimation)通過樣本統計量推測總體參數,如使用最大似然法計算置信區間;假設檢驗(hypothesis testing)則通過顯著性水平判斷研究假設是否成立,例如t檢驗或卡方檢驗的應用。
在實證研究領域,統計性推論需滿足三大理論前提:樣本的隨機性保證數據代表性,中心極限定理确保抽樣分布的正态性,以及方差齊性假設維持比較組間的可比性。現代貝葉斯推論的發展進一步擴展了該方法體系,将先驗分布與樣本信息結合形成後驗概率分析框架。
該方法的權威性體現在多個諾貝爾經濟學獎獲獎研究中,例如2021年因果推斷研究突破便建立在統計推論方法論創新基礎之上。美國統計協會(ASA)發布的《統計推斷聲明》明确指出,有效的統計推論必須完整報告效應量、置信區間和統計功效等核心指标。
參考文獻
統計性推論(Statistical Inference)是統計學中的核心概念,指通過樣本數據對總體特征進行推斷的過程。其核心思想是:在無法獲取總體全部數據時,通過分析樣本的統計量(如均值、方差等),結合概率理論,對總體參數或分布特征作出合理推斷。以下是關鍵要點解析:
參數估計
假設檢驗
驗證關于總體的假設是否成立,例如:
抽樣分布
統計量的概率分布(如樣本均值的分布服從中心極限定理),是推斷的核心依據。
誤差控制
統計性推論的本質是在不确定性中量化可能性,為數據驅動的決策提供科學依據。實際應用中需結合領域知識,謹慎選擇模型與方法。
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