数理统计基础 统计推断概述
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统计推断问题
前面已经说了,数理统计的研究角度是:随机变量的分布未知,通过适当的方法推测总体的真实分布。比如,给你一组实验数据,让你推断该实验数据符合什么分布。
统计推断是统计学的重要内容,它大致可分为两类∶估计问题与假设检验问题,其中我们重点学习估计问题中的参数估计和假设检验问题中的显著性检验。
关于具体的示例,可看下面内容进行一个大概的理解。
统计推断举例
估计问题中的参数估计
我们常常会面临这样一类问题:已知总体的分布类型,但不知道其中某些参数的真值。
例如已知总体服从泊松分布,但不知其参数λ\lambdaλ到底等于多少.这时我们希望通过所拥有的样本来对未知参数作出估计,这就是参数估计问题。
再具体一点,比如你想知道你们省高考分数的平均值,但是你没有权限查到所有人的分数,也没有渠道直接给你提供该数据。
显然对你而言,该平均值就是所有人高考分数这个总体的一个未知参数,你需要估计它,可行的办法就是找到你已知的一部分同学的高考分数,然后求平均值,以此估计所有人高考分数平均值,明显的利用样本估计总体未知参数。
假设检验问题中的显著性检验
在生活中,我们提出的很多假设往往不能从理论上证明的,但是其又有一点点数理统计意味,那么可行的办法就是进行实践检验。
例如,某一个男性声称他的相貌出众,对异性有极大吸引力。那么,如何证明他这句话正确呢?显然在理论上无法解决,那么只能实践检验了。
假设我们找来10个正常审美的女性,对该男子进行评价,单个女性的评价只有两种:相貌优秀和相貌一般。
那么问题来了,究竟多少个女性对该男性评价优秀才算他说的话正确呢?仔细思考,其中充满了很多数理统计的味道。
再次深入思考,即使这种情况证明了他说的话正确,实际就一定正确吗?显然,存在错误的可能,只是概率比较小,一般我们都将它忽略掉了。
此问题即为假设检验问题中的显著性检验。
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