概念入门统计描述与离散度量抽样估计与假设检验
描述统计与推断统计
也叫：描述性统计学、推断性统计学、Descriptive Statistics、Inferential Statistics
描述统计总结数据而推断统计用样本推断总体。
核心讲解
统计学可以划分为两个方面：描述性统计学与推断性统计学。描述性统计学研究的是如何把数据各方面的重要特征，通过不同的统计量有效地、全面地总结出来，比如用均值、中位数反映中心位置，用方差、标准差反映离散程度，用频率分布把一堆杂乱数据整理成表或图。它回答的是“这批数据长什么样”。
推断性统计学则是通过抽样样本的特征，对研究对象总体进行预测、估计与判断。它回答的是“从这一部分，能推断出整体是怎么回事”。前者是对已有数据做归纳，后者是用局部的信息去猜整体的性质，并把猜的可信度也量化出来。
书中的类比很直观：想研究中国人的收入特征，一种办法是挨家挨户采集十几亿人的数据，数据全面但成本极高；另一种是抽样调查一部分人，再据此推断全体分布，省时省力但结论的准确度严重依赖抽样与推断方法。前者类似描述统计，后者类似推断统计。
费曼版：用大白话再讲一遍
描述统计像给一筐苹果逐个量一遍，然后告诉大家“这筐苹果平均多重、大小差别有多大”。推断统计像只尝了几个苹果，就推断整座果园的苹果大概什么味道。前者是把已知的东西说清楚，后者是用一小部分去猜一大片，还得说明这个猜有多靠得住。
要点
- 描述统计用统计量总结已有数据的特征。
- 推断统计用样本特征推断、估计、判断总体。
- 描述统计归纳已知，推断统计由局部猜整体。
- 人口普查类比描述统计，抽样调查类比推断统计。
常见误区
- 把用样本推断总体的结论当成对总体的精确描述，忽略其不确定性。
- 以为描述统计只算平均数，忽略了方差、分布等刻画特征的工具。
- 把描述统计与推断统计当成对立的学科，其实二者常配合使用。