統計推斷是統計學中的兩個重要方面，即統計和推斷。統計學是指收集、整理、分析和解釋數據的過程，而推斷是指根據已知的數據和背景信息，對未知的量或現象得出結論。
統計數字
統計學是壹種收集、整理、分析和解釋數據的科學方法。它包括許多不同的技術，如描述統計，推斷統計和多元統計。在實踐中，統計學經常被用於預測、決策、風險評估等領域。
統計學的核心在於數據。數據可以是量化的，比如銷量、溫度等。，或定性，如性別、職業等。數據的類型和來源也是多種多樣的，如調查數據、實驗數據和觀察數據。在統計學中，數據的質量和代表性對分析結果非常重要。
暗示
推理是壹種推理過程，根據已知的信息得出未知的結論。在統計學中，推斷通常基於樣本數據，利用概率論和統計方法得出關於總體參數的結論。
推理主要包括假設檢驗和貝葉斯推理。假設檢驗是對樣本數據進行分析，對總體參數做出假設，用概率論的方法檢驗假設的正確性。貝葉斯推理是基於先驗信息和新獲得的數據來獲得總體的後驗概率分布。
應用案例
我們舉壹個應用案例來說明統計推斷在實踐中的應用。
假設壹家公司想測試壹款新產品的銷售情況，決定在10個城市進行市場調研。公司收集整理調查數據後發現，這10城市對新產品的接受度較高。然而，該公司的目標是確定這種新產品是否會在全國範圍內流行。這需要使用統計參數估計方法。
參數估計是根據樣本數據估計總體參數的方法。在這種情況下，總體參數是新產品的國家接受度。樣本數據是在10個城市進行市場調研的結果。公司可以使用這些數據來估計總體參數，並獲得新產品在全國範圍內受歡迎程度的區間估計。該區間估計可以是點估計加上或減去置信區間。