学统计学学校的层次重要吗，是的，学习统计学需要一定的学术基础，诸如数学、计算机等科目。

学习统计学是专业能力的重要组成部分，在许多领域能有所帮助。

从这个角度来说，学校的层次是有重要性的。

统计学的基础是数学，确定学的内容以及项目，这些依赖于学校的层级。

一个更高级别的学校的课程将涉及更具体的内容，模型的使用更注重理论。

而一个低级别的学校更加侧重于实践应用，是为未来社会服务的理论与实践研究的桥梁。

高级学校和低级学校都有重要意义，对学习统计学的层次有一定的影响，所以学校的层次是十分重要的。

统计学的定义

简而言之，统计学是一门科学，通过使用数学和逻辑分析数据的工具研究数据，以挖掘出其中的信息、洞察可能的发现、判断具有统计意义的模式并采取行动。

统计学不仅注重分析及收集描述性统计数据，而且为实际问题提出解决方案。

它涉及收集数据、描述数据、推断这些数据的内涵，以及构建基于这些推断的结论或判断，而这些推断和结论是以数据作为论据等实证方法来得出的。

在统计学中，通过使用广泛的技术和方法来计算、分析、模拟和预测结果 。

它包括概率和概率分布、线性回归和相关分析、推断和假设检验、分类和排序、质量管理和控制，以及计算2011年以此类计算机模拟手段更新和扩展，以及使用数据挖掘、模式识别和预测分析技术。

区间估计的定义

区间估计是指基于一定量的样本数据，利用统计方法得出的关于总体参数未知的一个范围，以及此范围内容总体参数最有可能取的值。

这种估计并不给出总体参数的某一个确切值，而是告诉我们在某个置信度水准的情况下，总体参数在一定范围内可能取值。

区间估计有多种类型，其中又以置信区间估计和置信比估计最为常用。

置信区间估计是指在某一置信度（一般常用的置信度是95%，也有可能是99%）下，样本数据的均值得出的一个范围，在此范围内的值很有可能是总体参数的真实值。

置信比估计是指在某一置信度下，比较两组样本数据的差异，确定总体数据相差的大小范围，从而确定两组总体间真正存在差异的可能性。