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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ASDS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Applied Statistics and Data Science</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8433</issn><eissn>3066-8441</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ASDS.2026050015</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>统计推断理论的发展历程与核心议题研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ASDS/2/5/10.61369/ASDS.2026050015</url><author>郭钦尧</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>2</volume><issue>5</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-05-20</published-time></date></history><abstract>统计推断是数理统计学的核心分支，是连接概率论理论与实证数据分析需求的核心桥梁。本文以统计推断理论的历史演进脉络为线索，将其发展划分为萌芽奠基、经典体系成型、多元拓展融合与大数据时代革新四个阶段，系统梳理各阶段的标志性成果与理论突破。在此基础上，提炼并剖析了贯穿学科发展始终的五大核心议题，最后总结了当前理论面临的挑战并对未来发展方向进行展望，旨在为相关研究厘清学科脉络、把握前沿方向提供理论参考。</abstract><keywords>统计推断,贝叶斯学派,发展历程</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 何梦涵. 数理统计学的历史演进研究[J]. 中国管理信息化,2017,20(08):236.[2] 万东华, 周晶. 我国近现代统计学发展[J]. 统计研究,2020,37(06):119-128.[3]Wang,Qiuping.Application and Development of Bayesian Inference in Modern Statistics[J].Journal of International Natural Science Studies,2025,2(1):[4] 陈婷婷. 非参数回归模型在缺失数据情形下的统计推断[J]. 滁州职业技术学院学报,2024,23(02):63-67.[5] 刘晓宇, 金勇进. 大数据背景下基于概率- 非概率样本的高维数据整合推断研究[J]. 数理统计与管理,2025,44(03):381-392.[6]Fan C,Guang Y.Causal inference using regression-based statistical control:Confusion in Econometrics[J].Journal of Data and Information Science,2023,8(1):21-28.[7] 刘晋,Tianxin Shi, 赵杨, 等. 基于频率统计和贝叶斯统计的零事件率区间估计方法比较研究[J]. 中国卫生统计,2023,40(01):15-19+26.[8] 张红英, 董珂臻. 稀疏统计学习及其最新研究进展综述[J]. 西南师范大学学报( 自然科学版),2023,48(04):1-12.[9] 章秋香, 魏立力. 统计假设检验的模糊集描述[J]. 宁夏师范学院学报,2024,45(01):18-26.[10] 单国栋, 于娟. 部分线性变系数Tobit 模型的稳健贝叶斯统计推断[J]. 长春大学学报,2023,33(04):19-25.[11] 徐安察, 章礼明, 顾诚, 等. 基于威布尔分布多部件应力&amp;ndash; 强度模型的贝叶斯推断（英文）[J]. 应用概率统计,2023,39(06):907-923.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
