【摘要】：这就是数理统计所要解决的首要问题．数理统计学就是这样一门学科，它使用概率论和数学的方法，研究怎样收集带有随机误差的数据并在设定的模型之下，对这种数据进行分析，以对所研究的问题作出推断．
前面5章里我们学习了概率论的基本概念、基本理论和基本方法．在概率论中，概率分布通常是已知的或者假设为已知的，而我们关心的是某些事件的概率、随机变量的数学期望和方差等数字特征等．然而在实际问题中，往往是涉及到某个随机变量服从何种分布我们可能完全不知道，即使有时能够根据某些事实推断出分布的类型，但是却不知道其分布函数中的某个（些）参数．例如：某工厂生产了一批灯泡，每个灯泡可能是合格品（记为X＝0），也可能是不合格品（记为X＝1）．此时我们虽然知道一个灯泡是合格品还是不合格品的随机变量X是服从0－1分布的，但是分布中的参数p（不合格品的概率）却是不知道的．
对于诸如上面的问题，要进行行之有效的研究就必须知道相应的分布或分布中所含的参数的值．那么，如何确定一个随机变量的分布或其参数呢？这就是数理统计所要解决的首要问题．
数理统计学就是这样一门学科，它使用概率论和数学的方法，研究怎样收集（通过试验或观测）带有随机误差的数据并在设定的模型（称为统计模型）之下，对这种数据进行分析（称为统计分析），以对所研究的问题作出推断（称为统计推断）．
本书主要介绍如下两类基本的统计推断方法：（1）参数估计；（2）假设检验．
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