応用統計
推測統計は統計があるはず、全体的なサンプルを記述する必要があります。あなたは、一般的に正規分布をしなければならないことに注意してください、または統計の分布を得ることができません。カイ2乗分布とのT 限り試料がより大きいほど分布30はほぼ垂直です。
Tの分布とFの分布導出及びアプリケーション（図）。
全体的な割合 πは、試料の割合は、Pの比は有病率を計算するために使用することができます。近似は、平均と分散は変更されませんが、変更の形で分布であるが、実際に形状を変更しませんでした。EG ：大規模なサンプルは、二項分布は正規分布に近似した場合：
使用の最初の瞬間の公平なサンプル。サンプルの二次モーメントの有効性は、それが中央値よりも良い平均を見ることができます。一貫性は、サンプル三次モーメントを使用して、統計が一般的な外観と一致しています。
点推定値は、サンプルの平均と分散の分布を必要としない直接計算され、推定された間隔は分配部として計算されます
点推定部の推定値との間の関係は、以下に示すとおり
信頼区間： 100 回95 時間間隔内では、真の値を持っています。
実用的なアプリケーションは、標準偏差は、履歴値に置き換えることができます。
平均標準偏差は、同じ単位を有する、寸法が除去されてもよい、数値として、 EG ： P値。
一般的には、信頼区間（点推定値の表現 + 、 - 分布の値* 統計値の標準誤差）、我々はあなたが信頼区間自信の長さを増やしたい式から見ることができるが、しかし、サンプルサイズを増やす必要があり、間隔を増加させません。一辺の一端にのみ利用できる値の間隔を気に。