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統計推論
統計推論是統計學中關於從樣本資料推斷總體參數的分支，使用機率論量化這些結論的不確定性。
概觀
其核心方法——假設檢定、信賴區間與貝葉斯更新——各自為判斷資料支持什麼以及支持程度提供了有原則的框架。統計推論是使實證科學得以從觀測證據上升至一般主張的認識論引擎：若無它，臨床試驗無法確立藥物療效，調查無法描述全國人口特徵，經濟學家也無法從觀測資料中估計因果效應。
為什麼重要
統計推論從根本上塑造了所有實證學科中知識的驗證方式——主導著實證醫學、藥物監管批准與社會學研究的證據標準。其對機器學習的影響同樣不可或缺：推論邏輯支撐著模型評估、泛化理論，以及判斷習得模式何時可靠的整個框架。