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美国课程辅导：描述性统计与推断性统计!关键区别

作者：海马发布时间：2023-11-27 12:04:52

我们都很了解统计学作为一种收集数据的工具，它帮助我们了解数据的模式，管理数据并处理所有定量单位。它为我们提供了关于我们所掌握的数据的数量信息，并通过众多统计方法帮助众多数据分析师。

这些统计方法分为两个主要分支：

1. 描述性统计学

描述性统计方法被定义为侧重于数据集的可见特征。即数据集包含许多特征，但此方法只关注可见特征。例如，样本或总体。这种方法也被广泛称为摘要统计。描述性分析被广泛使用的原因是其具有描述已收集数据洞察力的特点，无论是来自样本还是一组总体。它帮助数据分析师通过三个主要因素来测量描述性统计数据的外观：

- 分布：表示总体或样本中不同结果的频率。它可以以数字表格形式或饼图形式呈现。

- 中心趋势：衡量中心测量值的测量，您可能记得从数据集中取出均值、中位数和众数。这三者是中心趋势的主要分支。

- 变异性：数值的散布，数值的分散以及测量值的分布方式都属于变异性。与中心趋势一样，它只是用于描述从 'x' 到 'y' 的偏离的术语。

这些术语不应与推论统计技术混淆，因为描述性统计和推论统计之间存在明显的差异。

2. 推论统计学

这种类型的统计数据收集被授权根据数据集上的代表性样本对更大的总体进行概括。由于此方法主要用于对样本与更大总体相关的某些预测进行概括，因此此方法主要用于对样本进行某些预测。这就是推论数据不能准确的原因，因为它依赖于收集的总体样本。通过从总体中选择一组人随机收集数据，该样本总体或人群负责对整个总体进行预测。尽管这样的做法有时会受到质疑，但仍然有人认为从人群中随机选择是选择样本人群并进一步对其进行预测的最佳方式。

HighMark的专业人员提供了这两种统计方法之间的差异，解释了两者的技术以及数据分析师对其的核心结构和用法。

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