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描述性统计使用数据通过数值计算或图表提供人口统计的描述。另一方面，推断统计基于从所述人群中获取的数据样本，对人口数量进行推断和预测。以下是更多关于描述性统计与推理统计之间差异的见解。

差异

释义

描述性统计是统计学的一个分支，重点是总结从样本中收集的数据。该技术产生了集中趋势和离散度的测量，代表变量值如何集中和分散。相反，推理统计学将从样本获得的统计数据推广到样本所属的一般人群。人口的度量称为参数。

应用

描述性统计是有限的，因为统计只能应用于实际测量的数据。它们不能与其他数据组分离。另一方面，推断统计量可以应用于更大的数据群体，只要样本数据被用作群体的代表。

精确

描述性统计可能100%准确，因为没有对使用的原始数据进行假设。相反，推理统计总是基于较小的样本对较大的人口进行推断。这种方法不能缺少错误。这使描述性统计比推理统计具有优势。

方法

描述性统计中使用的方法是中心趋势测量（使用单个值来描述数据）和分散度测量（使用平均数据）。相反，推理统计学使用以下方法得出结论：置信区间和假设检验。置信区间测量一个样本，并给出未知人口参数的值范围。假设检验是对样本的假设分析。

使用的图形方法

在描述性统计中，图形方法使用了饼图、条形图、直方图、频率分布图和均值分析图。另一方面，推理统计采用了图形方法，如相关分析、生存分析、线性相关图、方差分析、结构方程建模。

概率的使用

描述性统计不要求用户使用概率（假设），因为所有原始数据都已经存在，而非统计要求用户在运行测试之前做出假设或猜测。

样品性质

描述性统计中的总体属性，如模式、平均值等，称为参数。相反，推断统计中样本的性质不被称为参数；相反，它们被称为统计数据。

日常生活中的榜样

使用描述性统计的一个好例子是计算学生的平均绩点（GPA）。分数平均值是学生成绩的加权平均值，反映了该学生的整体学习成绩。另一方面，推理统计的一个好例子是在投票前通过投票预测选举结果。

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什么是比较图表中描述统计和推理统计之间的一些差异(some of the differences between descriptive and inferential statistics in a comparison chart)？

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总结

什么是描述性统计和推理统计之间的主要区别(the maindifference between descriptive and inferential statistics)？

描述性统计是统计学的一个分支，重点是总结从样本中收集的数据。该技术产生了集中趋势和离散度的测量，代表变量值如何集中和分散。相反，推理统计学将从样本获得的统计数据推广到样本所属的一般人群。人口的度量称为参数。