美国普林斯顿大学描述性统计与推论性统计课程辅导

统计学被称为科学的数学体系，它涉及到数据的收集、解释、分析和展示。例如，饼图的基本可视化可能会提供一些高层次的信息;然而，通过统计，数据可以以更丰富和系统的方式被操作。统计学领域被分为两个主要部分，即描述性统计和推断性统计。统计学的这些部分很重要，因为它为完成各种目标提供了不同的技术。这篇文章为大家带来美国普林斯顿大学描述性统计与推论性统计课程辅导。

一、描述性统计

描述性统计被定义为一个主要的统计部门，它有助于用汇总表和图表来描述一大块数据。这既不允许得出关于人口的结论，也不允许得出与任何假设有关的结论。它只是简单地解释所收集的数据集，并能以更重要的方式呈现原始数据。描述性统计是赋予数据分析的统计术语，它有助于以更有意义的方式总结数据。这使得大量的原始数据能够以更有意义的方式呈现。它能够更好地解释数据。

例如，如果有50份学生作业的结果，并且需要检查这些学生的整体表现，那么在这种情况下，描述性统计在寻找分数分布方面发挥了重要作用，如不同学生的平均分数，以及较高和较低分数的少数学生的分数。

通常情况下，有两种描述性统计，人们在描述他们的数据时往往会使用它们。第一种类型是中心趋势的测量。它被定义为一种汇总统计，代表频率分布的中心值。这些措施表明大多数数值在一个分布中的位置。最常见的中心趋势测量是算术平均数、中位数和模式。

不同的中心趋势测量方法在不同的条件下更适合使用。平均值是所有数值的数字平均值。中位数直接位于数据集的中间位置，而模态则代表数据集中最频繁的数值。第二种类型是对分布的测量。它被描述为描述性统计，它解释了数据项的观察值的多样化或相同的方式。它有助于在给定的数据集中给出变化和范围的概念。这可以使人们对数据的性质有很好的了解。这包括标准差、四分位数、范围和方差。

二、推理统计

为了理解推断统计学的定义，需要了解统计学中的人口一词是什么。人口是指整个原始数据，人们对其感兴趣并需要进行分析。例如，描述性统计适用于人口的全部数据。然而，人们可能需要分析一些可能无法获得的全部数据。例如，有人可能需要一些关于全世界所有18岁的人的原始数据，但没有人口的全部数据。这时就可以使用样本数据，因为它只代表人口的一部分。

推断性统计被定义为一种统计技术，它对人口数据进行归纳。被称为抽样的过程被用来确保所选的样本尽可能地代表人口。这在数据科学中被广泛使用。之所以使用推断统计，是因为样本不能完全准确地代表人口，因此，对样本数据的分析很容易出现抽样误差。

推断法使用了两种不同的方法，具体如下：

对标准参数的估计，如平均数、中位数、模式等。

第二种方法是对统计假设的测试。

推理统计有助于根据从人口中抽取的数据样本进行预测。其技术包括以下步骤：

首先，抽取一些样本，需要找到一个能准确代表整个人口的样本。

其次，对样本进行测试，并将其用于对整个人口进行归纳。

这是因为推断统计的目的是从样本中得出结论，并将其归纳到人口中，因此需要有良好的信心，以确保样本准确反映人口。在更广泛的层面上，应该做到以下几点：

人口应该被定义。

应该从人口中抽取一个有代表性的样本。

应使用包含抽样误差的分析方法。

我们不应该选择最方便的群体，而应该通过随机抽样使我们对样本代表人口更有信心。这是获得样本的主要方法，它平均地反映了人口。在随机抽样的帮助下，可以将样本推广到更广泛的人群。

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