답변:
통계의 전형적인 문제 그것은이다 ... 클래스 수있는있는 [지정] 법의 가능성이 실제로 결과 우리가 준수하여야한다 기회 장치 또는 실험을 지배하는 하나는. 우리는 기본 확률 법칙이이 클래스의 구성원이라는 것을 알고 있지만 어떤 법인지는 모릅니다. 실험의 결과에 기초하여 "좋은"추측 방법을 결정하는 것이 목적 일 수 있는데, 가능한 기본 확률 법칙 중 어떤 것이 우리가 결과를 관찰해야하는 실험을 실제로 지배하는지에 대한 법칙이다 . ...
... 통계적 추론은 좋은 추측 방법을 얻는 주제입니다. ...
현대 통계적 추론의 모든 중요한 아이디어를 논의하는 것이 가능하며 우리는 이것을 시도 할 것입니다.
-Jack Karl Kiefer, 통계적 추론 소개, pp 1-3. Springer Verlag, New York (1987).
"모든 중요한 아이디어"에 대한 Kiefer의 논의는이 텍스트의 나머지 부분을 채 웁니다. 따라서 주요 장의 제목 (예비 일반 자료에 따름)은 통계적 추론으로 구성된 느낌을 문서화하는 데 도움이됩니다.
선형 편견 추정치 (일반 선형 모형)
충분 성 (최대 우도 이론의 개념)
포인트 추정
가설 검증
신뢰 구간
특히, 통계 예측 은이 중 어느 것도 포함하지 않습니다.
여기에는 통계를 사용하여 데이터에서 기본 모집단 또는 데이터 생성 프로세스에 대한 결론을 도출하려는 모든 절차가 포함됩니다. 예, 여기에는 점 추정 및 간격 추정 등이 포함됩니다.
참조? -제목에 "통계적 추론"이있는 책부터 시작하지만 Wikipedia 도 마찬가지입니다.
편집 / 추가 : 다음은 특정 참조입니다.
우선 요점은 바로 폴 H. 가트 와이 테, 이안 티 졸리 프, 브라이언 존스 (1995), 통계적 추론 , 프렌 티스 홀의 1 페이지에 있습니다.
"통계 추론에서 우리는 데이터 표본을 사용하여 데이터가 취해진 모집단의 일부 측면 (실제 또는 가상)에 대한 추론을 도출합니다. 종종 추론은 하나 이상의 알려지지 않은 매개 변수의 값에 관한 것으로 위치 또는 확산과 같은 인구.
추론에는 세 가지 주요 유형, 즉 점 추정, 구간 추정 및 가설 검정이 있습니다 ... "
그리고 제가 가장 좋아하는 것은 AH 웨일스 어 (1996), 통계적 추론 측면 , John Wiley & Sons
"통계적 추론은 실질적인 질문 에 대답하기 위해 데이터 를 사용 하는 것과 관련이있다 . 통계적 추론이 유용하게 적용될 수있는 문제의 종류에서, 데이터는 두 번 이상 수집 될 수 있다면, 우리는 획득 할 수 없다는 의미에서 가변적 이다. 매번 동일한 수치 결과. " (p.1)
"추론 문제의 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 실질적인 질문
- 분포 을 갖는 랜덤 변수 Z 의 실현으로 해석되는 데이터 z
- 의 모형
- 모델을 데이터 생성 프로세스와 상당히 근접한 것으로 볼 수 있습니까?
또는