总体与样本
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参数(parameters)：总体的统计学特性的数字表达，包括总体均数、总体方差、总体标准差
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A parameteris a numerical quantity that
describes some characteristics of a population.如μ、σ、总体中位数等皆为参数。大多数时候得不到总体数据=> 参数为未知
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总体与样本
统计主要问题在于如何透过样本的统计量来推估或检证总体的参数。
样本统计量（Sample statistics）是用来描述样本特性的数量。
Sample mean x、sample variance S2, and the sample proportion ?p
Sample statistics为观察到的样本之函数，样本的统计量随着取样的不同，会有不同的变化。因此，样本统计量本身可以被视为是一随机变量。
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描述统计学与推断统计学
(descriptive statistics)：计算各种指标来是统计的基本方法
但是受数据采集的局限（局部样本）
(inferential statistics)：在概率论的基础样本的数量特征的概率分布与总体数量特征之间存在客观联系
是现代统计学的主流
描述统计学反应数据的构成分布，以及用一定的表格和图形把结果显示出来
??推断统计学上，由随机样本的数量特征来推断总体的数量特征，并作出可靠程度的估计或检验
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描述统计学与推断统计学
描述统计学与推断统计学的关系
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二者是统计学发展的不同阶段：大致以20世纪20年代小样本分布理论的出现为界
?之前集中在数据的采集和指标的计算上；?
之后推断统计学蓬勃发展，称为主流。
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推断统计学不能代替描述统计学：
?纵有难易之别，绝无（层次）高低之分
?描述统计是基本的统计方法，是推断统计的基础?描述统计学有助于培养对数据的“感觉”（统计观念）
描述统计与推断统计的关系
概率论
（包括分布理论、大数定律
和中心极限定理等）
样本数据
描述统计（统计数据的搜集、整总体数据理、显示和分析等）推断统计（利用样本信息和概率论对总体的数量特征进行估计和检验等）反映客观现象的数据总体内在的数量规律性