【统计学】推断统计分析——根据样本统计量推断总体参数
本文总结了数据分析中用到的推断统计分析知识点，是自己学习参数估计和假设检验的学习笔记。
目录
推断统计研究的是如何根据样本数据去推测总体特征的方法。进行推断的原因是在实际生产中，获取总体数据通常比较困难，甚至不可能完成，因此需要对总体进行抽样，通过样本统计量去估计总体参数。
一、参数估计
1. 点估计
就是用样本的统计量去代替总体参数。
优点： 可以给出具体的估计值；
缺点： 估计结果容易受到随机抽样的影响，无法保证结论的准确性。
2. 区间估计
根据样本统计量计算出一个可能的区间与概率。
优点： 可给出合理的范围（置信区间）及信心指数（置信度）；
缺点： 不能给出具体的估计值。
2.1 中心极限定理
如果总体（分布不重要）均值为 μ方差为，进行足够多次随机抽样，样本容量为n，当n增大时，样本均值近似服从正太分布X~N(μ，/n)。
结论：
1、多次抽样，每次抽样会得到一个均值，均值会围绕在总体均值左右，呈正太分布。
2、当样本容量n足够大（一般n>=30），样本均值服从正太分布。
1）样本均值构成的正态分布，其均值等于总体均值μ；
2）样本均值构成的正态分布，其标准差等于σ/；
注意：
1、样本均值的标准差，称为标准误差，简称标准误。
2、区分总体标准差σ，样本标准差（一次抽样获得的标准差），标准误差（样本均值构成的正太分布的标准差）。
2.2 程序模拟中心极限定理
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
#定义总体数据
#loc：均值；scale：标准差；size：数组大小，即数组中含有的元素个数
all_ = np.random.normal(loc=30,scale=80,size=10000)
#创建均值数组，用来存放每次抽样（每个样本）的均值
mean_arr = np.zeros(1000)
for i in range(len(mean_arr)):
#随机抽样，size：样本容量；replace：是否为放回抽样，默认为True
mean_arr[i] = np.random.choice(all_,size=64,replace=False).mean()
#样本均值构成正态分布，该正态分布的均值等于总体均值
#标准差等于总体标准差/根号n
print('样本均值构成的正太分布的均值：',mean_arr.mean())
print('样本均值构成的正太分布的标准差（标准误）：',mean_arr.std())
print('偏度：',pd.Series(mean_arr).skew())
sns.distplot(mean_arr)
样本均值构成的正太分布的均值： 30.653383960104826
样本均值构成的正太分布的标准差（标准误）： 9.918944517394578
偏度： 0.05852723907161612
2.3 正态分布的特性
1、以均值为中心，在1倍标准差内（ μ-σ，μ+σ），包含约68%的样本数据。
2、以均值为中心，在2倍标准差内（μ-2σ，μ+2σ），包含约95%的样本数据。
3、以均值为中心，在3倍标准差内（μ-3σ，μ+3σ），包含约99.7%的样本数据。
其中，σ为样本均值的标准差，即标准误差。
2.4 程序检验正态分布的特性
#标准差
scale = 50
x = np.random.normal(0,scale,size=100000)
#定义标准差的倍数，倍数从1到3
for times in range(1,4):
y = x[(x > -times * scale) & (x < times * scale)]
print(times,'倍标准差：',f'{len(y) * 100 / len(x)}%')
1 倍标准差： 68.392%
2 倍标准差： 95.499%
3 倍标准差： 99.734%
2.5 行业应用
参数估计在行业的应用，具体操作要根据实际场景来：
1、工业生产量的判断。
2、服务业投诉量是否改进判断。
3、电商业用户访问量、用户流失等评估。
4、金融、保险业风险评估。
二、 假设检验
区间估计是通过正面方式，来计算总体参数的可能取值（区间）；而假设检验是从反正角度来判断，是接受原假设还是拒绝原假设。
1. 相关概念
1、小概率事件
小概率事件在一次试验中不会发生，一旦发生则拒绝原假设。
接受原假设，并不代表原假设一定是正确的，只是没有充分的证据去证明原假设是错误的，因此只能接受原假设。
2、P-Value与显著性水平
P-Value是支持原假设的概率，设定的阈值（α表示）为显著性水平，α通常选定为0.1、0.05、0.01，具体根据样本量选择，常选0.05。
3、原假设与备择假设
1）若是等值估计，等值选为原假设，不等选为备择假设；
2）在单边检验中，原假设为维持现状，改变现状为备择假设。
2.假设检验的步骤
1、设置原假设和备择假设；
2、设置显著性水平α（通常选择0.05）；
3、根据问题选择检验方式；
4、计算统计量，并通过统计量获取P值；
5、根据P值与α值，决定接受原假设还是备择假设。
3. Z检验
Z检验用来判断样本均值与总体均值是否有显著性差异。Z检验是通过正太分布理论来推断差异发生的概率，从而比较两个均值的差异是否显著。
3.1 适用场景
1、总体呈正态分布；
2、总体方差已知；
3、样本容量较大（一般>=30）
1和3满足其一即可，因为在样本容量很大时，样本均值近似呈正态分布。
3.2 Z统计量计算方式
x一把：样本均值；
μ0：待检测的总体均值；
σ：总体的标准差
n：样本容量
Z统计量含义： 样本均值与总体均值的距离是几倍标准误差，如果大于1.96倍或小于-1.96倍，表示样本均值落在了拒绝域。
3.3 Z检验Python实现
from scipy import stats
已知：样本 a = np.array([])，总体均值mean，总体标准差std
样本均值：sample_mean = a.mean()
标准误差：se = std / np.sqrt(len(a))
Z统计量：Z = (sample_mean = mean) / se
P值：P = 2 * stats.morm.sf(abs(Z))
4. t 检验
t检验用来判断样本均值是否与总体均值具有显著性差异，t检验是基于t分布的。
4.1 适用场景
1、总体呈正态分布；
2、总体方差未知；
3、样本数量较少（<30）
当样本容量>30，t分布接近正太分布
4.2 t 统计量计算方式
x一把：样本均值；
μ0：待检测的总体均值；
S：样本的标准差
n：样本容量
4.3 t 检验Python实现
已知：样本 a = np.array([])，总体均值mean
样本均值：sample_mean = a.mean()
样本标准差：sample_std = a.std()
t统计量：(sample_mean - mean) / (sample_std / np.sqrt(len(a)))
P值：2 * stats.t.sf(abs(t),df=len(a)-1)，df为*度，
简单理解，*度就是变量能够*取值的个数，t分布的*度为n-1