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备择假设-统计

备择假设（alternative hypothesis），又称“对立假设”，指假设检验中提出的一种假设，与零假设相互对立，通常表示有效应、有差异或有关联。统计推断当样本信息不支持无效假设时将接受这种假设。

定义

零假设-统计

零假设（null hypothesis），又称“原假设”，指假设检验中提出的一种假设，通常表示无效应、无差异或无关联，统计推断阶段计算有关检验统计量时是以这个假设成立作为前提的。

定义

假设检验-统计

假设检验（hypothesis testing），指对所分析的总体情况首先提出一个假设，然后通过样本数据去判断是否拒绝这个假设而实施的过程。

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估计精度-统计

估计精度（precision of estimation），指估计结果（均数、区间等）的准确程度或可信度的度量，表示估计值与真实值之间的接近程度，通常用误差范围或标准误差等指标反映。

定义

置信下限-统计

置信下限（lower confidence limit），指置信区间下侧的边界值。

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置信上限-统计

置信上限（upper confidence limit），指置信区间上侧的边界值。

定义

置信限-统计

置信限（confidence limit），指在给定置信水平下，通过样本统计量及其标准误差估计的总体参数所在的可能范围。

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置信度-统计

置信度（confidence level），指置信区间理论上包含未知总体参数的可能性。

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总体概率置信区间-统计

总体概率置信区间（confidence interval for population proportion），指n 次抽样结果得到的n 个置信度为（1-检验水准）的样本率的置信区间，这些区间理论上成功涵盖总体概率的可能性为（1-检验水准）。

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总体均数置信区间-统计

总体均数置信区间（confidence interval for population mean），指n 次抽样结果得到的n 个置度为（1-检验水准）的样本均数的置信区间，这些区间理论上成功涵盖总体均数的可能性为（1-检验水准）。

定义

置信区间-统计

置信区间（confidence interval），指由样本对某总体参数所做的区间估计，当重复抽样进行多次估计时，其中一定比率的区间将成功包含总体参数的真值。

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区间估计-统计

区间估计（interval estimation），指根据样本对总体参数所在范围（区间）做出的估计，同时给出这一估计的置信度。

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相合估计-统计

相合估计（consistent estimation），又称“一致估计”，指当样本容量趋于无穷大时，以高概率趋于真实参数取值的估计值。

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无效估计-统计

无效估计（ineffective estimation），指相对于其他估计方法所得结果而言，具有较大方差的估计值。

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有效估计-统计

有效估计（effective estimation），指相对于其他估计方法所得结果而言，具有较小方差的估计值。

定义

有偏估计-统计

有偏估计（biased estimation），指在多次重复抽样的情况下，估计参数的期望值不等于总体参数的真实值。

定义

无偏估计-无偏估计

无偏估计（unbiased estimation），指在多次重复抽样的情况下，估计参数的期望值等于总体参数的真实值。

定义

点估计-统计

点估计（point estimation），指将相应的样本统计量直接作为总体参数的估计值。

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双侧概率-统计

双侧概率（two-sided probability），又称“双尾概率(two-tailed probability)”，指在统计假设检验中，考虑两个方向极端结果的概率，即概率分布下的两侧尾部面积之和。

定义

单侧概率-统计

单侧概率（one-sided probability），又称“单尾概率(one-tailed probability)”，指在统计假设检验中，只考虑可能产生一个方向的极端结果的概率，即概率分布下的一侧尾部面积。可分为左侧概率和右侧概率。

定义

中国健康与养老追踪调查