要点一：参数与统计量

参数(parameter)

• 描述总体(population)的概括性度量；
• 统计参数必须要在整体数据都可被观察的时候才能计算，通常由于数量过大而不便于统计计算；例如，一个完美的人口普查。
• 统计参数一般是固定的，但难以确定；
• 参数一般用希腊字母表示，例如总体均值μ、标准差σ

统计量(statistic)

• 描述样本(sample)的概括性度量；
• 一般根据统计量来估计总体参数，即为参数点估计；
• 样本统计量是可知的，但存在抽样误差；
• 统计量一般用英文字母表示，如样本均值x(头带一横线)，样本标准差S

parameter VS statistic

要点二 ：标准误差

• Standard Error，简称标准误；用来衡量从总体的抽样误差大小。

• 标准误指的是多个样本统计量（一般均数）的标准差，反映了每次抽样样本之间的差异。
  如SE小，说明多次重复抽样得到的统计量差别不大，即抽样误差比较小。

• 注意不要混淆标准误与标准差。
  标准差是描述特定一组抽样数据的变异情况，即每次抽样都有一个标准差指标；
  标准误是描述多组抽样情况(例如均值)间的差异情况，即多次抽样确定一个标准误。

  
  SD VS SE

• 计算方法
  理论上，需要多次抽样，得到一组均值数据，计算其标准差即可。
  但实际上，大多手边只有一组样本数据。因此前人总结根据一次抽样数据，计算标准误的公式如下：

  
  standard error

标准误可能举例更好理解：想要估计某校男生身高，分别随机抽取3组男生(每组10人)，每组计算的平均身高分别为170,180,165，则可认为抽样误差还是蛮大的。

要点三 ：置信区间

1、定义概念

• Confidence interval，CI 是一种用区间来估计参数值的方法，一般常见的是均值

• 对于一个样本中计算的95%置信区间，含义可以理解为“有95%的信心认为该区间包含了总体参数”。

• 如上，95%称为置信系数：越大，则所得的区间越宽，结果越可靠，但精确度很差；越小，则相反。
  例如，估计一个人的身高在(1m, 2m)区间内，很可信，但很不精确。
  因此并不是95%置信区间就比70%置信区间显著，但目前95%置信区间应该最常见到。

2、计算方法

下面结合一个小例子，简单介绍下两种计算方法。

• 目的：根据从某校随机抽取的20名学生（一个样本）身高，来估计该所学校的学生的平均身高。（均值参数）

2.1 bootstrap自助法

• 利用bootstrap法计算置信区间的过程，可以对置信区间这个概念更为清楚。

• 过程如下
  （1）从这20人中进行20次有放回的抽样，计算这次抽样的均值。（有放回的抽样就是指抽完一次后还放回去，带来最直接的结果就是抽样的20次中，可能多次抽到同一个学生）
  （2）按照步骤1，进行1000轮循环（也可是其它数，但越多越好），就得到1000个均值；

  
  bootstrap sample，有放回的抽样

（3）以这1000个均数为原始数据，计算寻找第2.5%和第97.5%的分位数，就组成95%置信区间。
如果计算90%置信区间，则计算出对应第5%和第95%的分位数，就组成了90%置信区间。

自助法在有些情况下有着长足的优势，比如像估计样本中位数的置信区间或者是两样本的中位数之差，而正态分布理论没有简单公式理论套用；或者潜在分布未知、出现离群点、样本量过下，或者没有可供选择的参数方法。自助法都是生成置信区间利器。

2.2 根据标准误计算

• 根据中心极限定理，多次抽样的统计量分布符合正态分布；
• 而上面提到的标准差是指样本统计量的标准差；

• 根据这两点，可以得出一般常见的置信区间表示形式：参数估计值±边际误差，公式见下图
  结合到上面例子中，参数估计值就是20人身高的均值

  
  CI by SE
  

  边际误差为目标置信系数对应的Z值与数据标准误的乘积。例如95%置信系数，就是对应于正态分布中心线下95%面积的两个x坐标。

  
  CI by SE