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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Statistical Inference

verfasst von : Laura Igual, Santi Seguí

Erschienen in: Introduction to Data Science

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In the previous chapter we have seen how to describe a sample in order to produce potentially interesting hypotheses about its population. Some of the descriptions we have seen are based on graphical representations that are easily interpreted by humans, while others are based on parameters that summarize important properties of the sample distribution. In this chapter we will see how to infer predictions about a population. To this end we will explore the relationship between sample parameters and population parameters and we will propose some methods, both theoretical and computational, to assess the quality of parameter estimates from a sample.

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Fußnoten
2
Suppose that we draw all possible samples of a given size from a given population. Suppose further that we compute the mean for each sample. The probability distribution of this statistic is called the mean sampling distribution.
 
3
Censoring is a condition in which the value of observation is only partially known.
 
Metadaten
Titel
Statistical Inference
verfasst von
Laura Igual
Santi Seguí
Copyright-Jahr
2017
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-50017-1_4