统计推断：基本原理和应用

统计推断是统计学中重要的概念，它通过收集和分析样本数据来对总体进行推断。在这篇文章中，我们将介绍统计推断的基本框架以及一些常见的应用。同时，我们还将提供一些示例代码来帮助读者更好地理解这些概念。

统计推断的基本框架可以分为两个主要步骤：参数估计和假设检验。

1. 参数估计：
   参数估计是指使用样本数据来估计总体参数的过程。总体参数是描述总体特征的数值，例如总体均值、总体方差等。常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。

• 点估计是通过使用样本数据来估计总体参数的单个数值。其中，最常见的点估计方法是样本均值作为总体均值的估计值。示例代码如下：

import numpy as np

# 生成样本数据
data = np.random.normal(loc=10,