统计假设（统计推断）是根据样本和假定模型对总体作出的以概率形式表述的推断。
统计假设主要包括假设检验（显著性检验）和参数估计两个内容。
假设检验（显著性检验）的含义：提出无效假设和备择假设，再根据小概率实际不可能性原理来否定或接受无效假设，实际上是应用“概率性质的反证法”对试验样本所属总体所做的无效假设的统计推断。
参数估计的含义：用样本统计量来估计总体参数。

①样本平均数抽样总体的平均数等于原始总体的平均数。
②样本平均数抽样总体的标准差等于与原始总体的标准差除以根号下样本含量。

统计分析的两个特点是：
①通过样本来推断总体。
②有很大的可靠性但也有一定的错误率。

对两个相关变量间的直线关系进行相关分析称为直线相关分析。

如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为直线回归分析。

显著性检验时在无效假设被否定时准备接受的假设，其意义是试验的表面效应是处理效应，处理有效，记做HA。

随机变量x落在平均数μ加减不同倍数标准差δ区间之外的概率称为双侧概率。