統計學被稱為科學的數學體系，它涉及到數據的收集、解釋、分析和展示。例如，餅圖的基本可視化可能會提供一些高層次的信息;然而，通過統計，數據可以以更豐富和系統的方式被操作。統計學領域被分為兩個主要部分，即描述性統計和推斷性統計。統計學的這些部分很重要，因為它為完成各種目標提供了不同的技術。這篇文章為大家帶來美國普林斯頓大學描述性統計與推論性統計課程輔導。

一、描述性統計

描述性統計被定義為一個主要的統計部門，它有助于用匯總表和圖表來描述一大塊數據。這既不允許得出關于人口的結論，也不允許得出與任何假設有關的結論。它只是簡單地解釋所收集的數據集，并能以更重要的方式呈現原始數據。描述性統計是賦予數據分析的統計術語，它有助于以更有意義的方式總結數據。這使得大量的原始數據能夠以更有意義的方式呈現。它能夠更好地解釋數據。

例如，如果有50份學生作業的結果，并且需要檢查這些學生的整體表現，那么在這種情況下，描述性統計在尋找分數分布方面發揮了重要作用，如不同學生的平均分數，以及較高和較低分數的少數學生的分數。

通常情況下，有兩種描述性統計，人們在描述他們的數據時往往會使用它們。第一種類型是中心趨勢的測量。它被定義為一種匯總統計，代表頻率分布的中心值。這些措施表明大多數數值在一個分布中的位置。最常見的中心趨勢測量是算術平均數、中位數和模式。

不同的中心趨勢測量方法在不同的條件下更適合使用。平均值是所有數值的數字平均值。中位數直接位于數據集的中間位置，而模態則代表數據集中最頻繁的數值。第二種類型是對分布的測量。它被描述為描述性統計，它解釋了數據項的觀察值的多樣化或相同的方式。它有助于在給定的數據集中給出變化和范圍的概念。這可以使人們對數據的性質有很好的了解。這包括標準差、四分位數、范圍和方差。

二、推理統計

為了理解推斷統計學的定義，需要了解統計學中的人口一詞是什么。人口是指整個原始數據，人們對其感興趣并需要進行分析。例如，描述性統計適用于人口的全部數據。然而，人們可能需要分析一些可能無法獲得的全部數據。例如，有人可能需要一些關于全世界所有18歲的人的原始數據，但沒有人口的全部數據。這時就可以使用樣本數據，因為它只代表人口的一部分。

推斷性統計被定義為一種統計技術，它對人口數據進行歸納。被稱為抽樣的過程被用來確保所選的樣本盡可能地代表人口。這在數據科學中被廣泛使用。之所以使用推斷統計，是因為樣本不能完全準確地代表人口，因此，對樣本數據的分析很容易出現抽樣誤差。

推斷法使用了兩種不同的方法，具體如下：

對標準參數的估計，如平均數、中位數、模式等。

第二種方法是對統計假設的測試。

推理統計有助于根據從人口中抽取的數據樣本進行預測。其技術包括以下步驟：

首先，抽取一些樣本，需要找到一個能準確代表整個人口的樣本。

其次，對樣本進行測試，并將其用于對整個人口進行歸納。

這是因為推斷統計的目的是從樣本中得出結論，并將其歸納到人口中，因此需要有良好的信心，以確保樣本準確反映人口。在更廣泛的層面上，應該做到以下幾點：

人口應該被定義。

應該從人口中抽取一個有代表性的樣本。

應使用包含抽樣誤差的分析方法。

我們不應該選擇最方便的群體，而應該通過隨機抽樣使我們對樣本代表人口更有信心。這是獲得樣本的主要方法，它平均地反映了人口。在隨機抽樣的幫助下，可以將樣本推廣到更廣泛的人群。

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