描述统计和推断统计各有什么特点

描述统计学(descriptive statistics)研究如何取得反映客观现象的数据 , 并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示,进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征 。
【描述统计和推断统计各有什么特点】内容包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等 。
推断统计学(1nferential statistics)则是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法,它是在对样本数据进行描述的基础上,对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断 。
描述统计学和推断统计学的划分 , 一方面反映了统计方法发展的前后两个阶段 , 同时也反映了应用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程 。
统计研究过程的起点是统计数据,终点是探索出客观现象内在的数量规律性 。
在这一过程中 , 如果搜集到的是总体数据(如普查数据),则经过描述统计之后就可以达到认识总体数量规律性的目的了;如果所获得的只是研究总体的一部分数据(样本数据),要找到总体的数量规律性,则必须应用概率论的理论并根据样本信息对总体进行科学的推断 。
显然 , 描述统计和推断统计是统计方法的两个组成部分 。
描述统计是整个统计学的基础,推断统计则是现代统计学的主要内容 。
由于在对现实问题的研究中 , 所获得的数据主要是样本数据,因此,推断统计在现代统计学中的地位和作用越来越重要 , 已成为统计学的核心内容 。
当然,这并不等于说描述统计不重要,如果没有描述统计收集可靠的统计数据并提供有效的样本信息 , 即使再科学的统计推断方法也难以得出切合实际的结论 。
从描述统计学发展到推断统计学 , 既反映了统计学发展的巨大成就,也是统计学发展成熟的重要标志 。
本文到此结束 , 希望对大家有所帮助 。