統計学について興味を持ち、勉強されている方向けの記事になります。
「推測統計学」について理解できずに困っていませんか？
この記事を読むことで、「推測統計学」が完璧にわかるようになります。（絶対わかる図解付き！）
著者が、大学で数学を学んでいる経験から、分かりやく解説していきます。
「推測統計学」とは？
「推測統計学」の定義
推測統計学の定義は以下の通りです。
推測統計学は、推計統計学や推計学とも言います。
推測統計額を理解するためには、標本と母集団についての理解が必要になります。わからない方は、こちらをぜひご覧ください。
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「推測統計学」の具体例でチェックと詳しい解説
推測統計学は、基本的に母集団すべてのデータを調査することができないときに考える手法です。
図1.推測統計学とは
このように、一部の既知データ（標本）から全体のデータ（母集団）の性質を明らかにしようとするのが、推測統計学なのです。
推測統計学は、主に以下の方法に分類することができます。
このように、「推定」と「検定」に二分され、さらに推定問題は、点推定と区間推定に分けられます。
それでは、それぞれの問題設定について具体例を確認しながら学習しましょう。
推定
推定の具体例：選挙の出口調査
選挙の出口調査では、投票した人全員に聞いているわけではありません。ある程度の人にだけ聞いた結果を分析して、選挙結果を推定しています。
「標本」にあたるのが、出口調査で答えた人で、「母集団」にあたるのが、投票した人全員です。母集団における選挙の投票先の割合を標本をもとに推定していることから、推定問題と言えます。
また、この調査において、例えば〇〇党は22.3%の得票だろうという推定は、点推定になります。一方で、区間の幅を持たせる、例えば〇〇党は20~25%の得票だろうという推定は区間推定となります。
仮説検定
仮説検定の具体例：詳しくは、後日別記事にまとめます。
「推測統計学」について【まとめ】
「推測統計学」の押さえるべきポイント
推測統計学とは、標本から母集団の性質を推定する問題を考える統計学の一分野！
推測統計学は、「推定」と「検定」が主な考え方である！
以上が「推測統計学」の解説になります。理解できましたでしょうか？少しでも、理解が深まったのであれば、幸いです。
本サイトでは、このほかにも統計学で使用される用語をまとめていますので、是非ご覧ください。
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