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統計性推論英文解釋翻譯、統計性推論的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯:

【經】 statistical inference

分詞翻譯:

統計的英語翻譯:

【醫】 statistics
【經】 numerical statement; statistics

推論的英語翻譯:

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

專業解析

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

  1. 維基百科"統計推論"詞條
  2. 斯坦福大學統計系《推斷統計學導論》課程大綱
  3. Hogg, R.V. 《數理統計基礎》第9版
  4. 美國統計協會《關于統計意義和p值的聲明》政策文件

網絡擴展解釋

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:


一、基本類型

  1. 參數估計

    • 點估計:用樣本統計量直接估計總體參數(如用樣本均值$bar{x}$估計總體均值$mu$)
    • 區間估計:構造置信區間(如$bar{x} pm z_{alpha/2} cdot frac{sigma}{sqrt{n}}$),給出參數可能範圍及置信度(如95%)。
  2. 假設檢驗
    驗證關于總體的假設是否成立,例如:

    • 檢驗總體均值是否等于某特定值(t檢驗)
    • 比較兩個總體的差異(卡方檢驗、ANOVA等)

二、理論基礎

  1. 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。

  2. 誤差控制

    • 第一類錯誤:錯誤拒絕真假設(α,顯著性水平)
    • 第二類錯誤:錯誤接受假假設(β),功效(1-β)反映正确拒絕假假設的能力。

三、應用場景

  1. 科學研究:驗證藥物療效、實驗組與對照組的差異
  2. 商業決策:通過用戶抽樣分析市場趨勢
  3. 社會調查:基于樣本推斷民意或人口特征

四、注意事項

  1. 樣本代表性:抽樣方法(隨機抽樣)直接影響推斷有效性
  2. 假設合理性:需滿足方法的前提條件(如正态性、獨立性)
  3. 結果解讀:區分統計顯著性與實際意義,避免過度解讀p值。

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。

分類

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