推断性统计分析是一种用来研究和解释数据的统计方法。它主要通过利用样本数据来推断总体参数，从而对总体特征进行估计或预测。推断性统计分析包括假设检验、置信区间估计、回归分析等方法。
在假设检验中，首先提出一个关于总体参数的假设，然后根据样本数据计算出一个统计量，该统计量可以用来判断是否接受或拒绝原假设。例如，如果要研究某种药物是否有效，可以先假设药物无效（原假设），然后收集一组患者的样本数据，通过计算统计量来判断是否应该拒绝原假设，即药物可能是有效的。
置信区间估计则是用来估计总体参数的一个范围，这个范围是以一定的概率包含真实参数的。例如，如果要估计某个城市的平均收入，可以通过抽样调查得到一组样本数据，然后计算出一个置信区间，这个区间就有可能包含真实的平均收入。
回归分析则是一种用于研究变量之间关系的统计方法。它可以用来预测一个变量如何随着其他变量的变化而变化。例如，如果要研究广告投入和销售额之间的关系，可以通过回归分析来建立一个模型，这个模型就可以用来预测在不同的广告投入下，销售额可能会是多少。
总的来说，推断性统计分析是一种强大的工具，可以帮助我们从有限的样本数据中获取有关总体的信息，从而更好地理解和解决实际问题。
