參數與統計
想想這些問題：你們國家一個人的平均收入是多少，世界上婦女的平均身高是多少，某些家禽生產的雞蛋的平均重量是多少？要做一個包括所有感興趣的主題的調查是不可能的。在第一種情況下，是你們國家的所有人，第二種是你們世界上所有的婦女，第三種是那個種家禽生產的所有雞蛋。這個包含所有元素的大集合在統計學術語中稱為人口。
然而，通過從總體中選擇有限數量的元素，使其代表所有其他元素，我們可以通過分析子集來推斷總體的性質。這部分人被稱為樣本。描述性統計方法用於總結和解釋人口的主要屬性。
有關參數的詳細信息
人口的描述性測量（如平均值、模式或中位數）稱為參數。它通過彙總可用數據以數字方式表示屬性的值。如前所述，不可能考慮整個群體的屬性值。因此，使用樣本來計算度量值，然後將其推斷到總體中。
但是，在特殊情況下，如全面普查和標準化測試，參數是從人口中計算出來的。
在經典概率論中，參數是常數，但具有“未知值”，由基於樣本的估計確定。在現代貝葉斯概率中，參數是隨機變量，其不確定性被描述為分佈。
更多關於統計
統計數據是對樣本的描述性測量。與參數不同的是，樣本值是根據從總體中獲得的隨機樣本計算的。更正式地說，它被定義為樣本的函數，但與樣本的分佈無關。
在推論中，統計量充當參數的估計器。樣本均值、樣本方差和標準差、分位數（如四分位數和百分位數）和順序統計（如最大值和最小值）都屬於樣本的統計範疇。
統計量的可觀測性是分離統計量和參數的主要因素。在總體中，參數不是直接可觀測的，但在樣本中，統計數據很容易觀察到，大多數情況下，一到兩次計算就可以了。此外，統計具有完備性、充分性、一致性、無偏性、魯棒性、計算方便、低方差、均方誤差最小等重要性質。
參數和統計有什麼區別？
•參數是對總體的描述性測量，統計學是對樣本的描述性測量。
•參數不可直接計算，但統計數據可計算且可直接觀察。
•從統計和統計中推導（推斷）參數作為人口參數的估計量。（樣本平均值（x̅）充當總體平均µ的估計值）
