樣本 (統計學)和统计量

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樣本 (統計學)和统计量之间的区别

樣本 (統計學) vs. 统计量

樣本（Sample）是统计学术语，指从全体中随机抽取的个体。通过对样本的调查，可以大概的了解全体的情况。抽樣时抽取样本来进行调查，而普查时则需要调查每一个个体。樣本統計學是-zh-hant:羅納德·愛爾默‧費雪; zh-hans:罗纳德·费希尔;-博士提出的。 樣本統計學並不是將整個母體拿去調查，所以必有誤差。 樣本統計學的內容有統計結果、可信度和誤差，不同的統計公司會統計出不同的統計內容。. 统计量 或 抽样统计量 是样本测量的一种属性（例如，计算样本算术平均值）。 它计算的通过对数据集进行某种函数（统计算法）的运算后得到的值。 统计学定义一个统计量为一个总体参数的点估计量。统计量的函数本身可以用于计算全体数据，而统计量则将抽取的样本作用于这一函数。 统计量不同于统计参数。统计参数通常由于数量过大而不便于统计计算。而统计量仅仅统计抽出来的样本。统计量可以用于对统计参数进行估计。.

统计学

统计学是在資料分析的基础上，研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料，以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它廣泛地應用在各門學科，從自然科学、社會科學到人文學科，甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨，統計的面貌也逐漸改變，與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中，可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態，建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.

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