统计学几个名词解释：

1. 总体与样本

总体是指研究对象的全体，它是统计学的基石。而样本则是从总体中选取的一部分观察对象。统计学通过分析样本数据来推断总体的特征和规律。例如，为了研究全国人口的平均身高，可能会选择部分城市或地区的居民作为样本进行调查，然后根据样本数据来估计全国人口的平均身高。

2. 参数与统计量

参数是描述总体特征的数值，如总体的均值、方差等。而统计量则是从样本数据中计算出来的，用于估计总体参数的值。例如，总体的平均身高是一个参数，而通过随机抽样得到的样本平均身高就是一个统计量。通过对统计量的分析，我们可以推断出总体参数的大致范围。

3. 概率与分布

概率描述了一个事件发生的可能性大小。分布则描述了某一随机变量的所有可能取值及其对应的概率。在统计学中，常见的分布有正态分布、泊松分布等。了解随机变量的分布对于进行统计推断和预测非常重要。

4. 假设检验

假设检验是统计学中一种重要的方法，用于检验对总体参数的猜测是否成立。其基本原理是通过样本数据来评估假设的合理性。常见的假设检验方法有t检验、卡方检验等。假设检验在科学研究、质量控制等领域有广泛应用。

解释内容：

在统计学中，总体与样本的概念是研究的起点。通过对样本的观察和分析，我们可以了解总体的特征。参数和统计量的区别与联系是统计学中的基础概念，它们帮助我们估计和描述总体的特征。概率和分布描述了随机事件和随机变量的统计规律，对于进行统计预测和决策至关重要。假设检验则是统计学中一种重要的方法，用于验证我们的假设是否成立，为决策提供依据。这些概念和方法在数据分析、科学研究、决策制定等领域都有广泛的应用。

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