推論統計意思
推論統計（Inferential Statistics）是統計學的一個分支，它涉及使用樣本數據來推斷總體的性質。與描述統計學不同，描述統計學主要關注數據的描述和展示，推論統計學則關注如何利用樣本數據來推測總體的特性，如總體的平均值、總體的標準差等。
在推論統計中，通常會進行抽樣，即從總體中隨機選擇一部分個體作為樣本。然後，通過對樣本數據的分析，來推斷總體的性質。這通常涉及使用樣本統計量（如樣本平均值、樣本標準差）和推斷統計方法（如t檢驗、方差分析、回歸分析等）。
推論統計的目標通常包括：
- 檢驗假設：通過樣本數據來檢驗對總體的假設是否成立。
- 估計參數：使用樣本數據來估計總體參數的值，如平均值、比例等。
- 預測和建模：使用樣本數據來建立模型，以便預測未來的數據或結果。
推論統計學的基礎是機率論，它提供了評估推斷結論可靠性的方法。例如，通過置信區間和置信水平，可以估計總體參數的可能範圍，以及這個範圍內包含真實總體參數的機率。通過p值，可以評估假設檢驗中拒絕原假設的合理性。
總之，推論統計學是統計學中非常重要的一部分，它為科學研究和商業決策提供了強有力的工具，幫助人們從樣本數據中得出關於總體的可靠結論。