样本均值与总体均值：差异与比较

我们数学课上大家都学过统计学，我们做过均值、中位数、众数。 这些是数学中的统计术语，我相信不是每个人都喜欢这个主题。

现在，统计语言中的平均值将显示特定数据的平均值。 要找出一组数字的平均值，您必须将所有数字相加，然后除以值的个数，然后您将得到平均值。

在均值下，您可以在两种类型中找到样本均值和总体均值。 我相信你们中的大多数人都知道两者之间的区别，并且它们在统计学中的含义非常简单。

另一方面，总体均值表示为整个池，统计中的总体可能指一组人、物体和其他种类的东西。 总体均值是指按共同特征分组的聚合观察值。

关键精华

1. 样本均值是总体数据子集的平均值，而总体均值是整个总体的平均值。
2. 样本均值用于估计总体均值，而总体均值衡量整个总体的集中趋势。
3. 随着样本量的增加，样本均值变得更能代表总体均值，两者之间的差异变得更小。

样本均值与总体均值

样本均值和总体均值的区别在于，样本均值是累积或收集的样本值，而总体均值是总体的均值。 尽管样本均值和总体均值的计算几乎相似，但它们用不同的符号表示，因为样本均值用符号或字母 x 表示，顶部有一个横条。 相比之下，人口意味着来自希腊词 mu。

对比表

比较参数	样本平均值	人口平均数
意	样本均值是指样本数据的均值和数据集的平均值。	另一方面，人口是指总人口的算术或统计平均值。
准确性	样本均值的准确度低于总体均值。	另一方面，人口手段具有更高的准确性。
在	它是整个人口的细分。	它是一套完整的。
包含特定组	样本均值是代表整个总体的细分。	它包含指定组的所有对象。
计算	易于计算	难以计算。

什么是样本均值？

如上所述，样本均值是从总体中抽取的一小部分数据样本。 换句话说，样本均值是可以从一组随机数据或 变量.

样本均值被认为是有效的，并且是计算总体均值的无偏估计量。 这意味着样本的最期望值 统计 是人口统计量。

与人口均值相比，存在一定差异。 尽管如此，它们的计算方式几乎相同，即通过将所有观察值相加除以观察值的数量。

这两者的唯一区别在于它们的呈现方式。 两种情况下的指示符号都不同。

很多人说计算一个特定变量的样本均值非常容易，因为计算样本均值的元素很少，因此计算时间更少。 这不是计算总体平均值的情况，因为它们很难计算。

什么是人口平均数？

另一方面，人口意味着整个人口的价值的平均值。 这是统计或算术世界中的另一种均值。

总体均值称为总体所有元素的平均值。 人口可以是任何东西，例如任何一组物体或人。

由于人口众多且未知，因此人口均值将是未知常量。 总体均值用称为 mu 的希腊符号表示。

人口的元素意味着它们可以表示为大写字母“N”。 当在特定情况下使用总体均值时 标准偏差 计算时，它们由 sigma 符号表示。

样本均值和总体均值之间的主要差异

1. 从总体中抽取的均值称为样本均值，而总体均值是整个总体的总和。
2. 样本均值由字母 x 表示，x 顶部有一个条，称为 x 条，而希腊命名符号 mu 表示总体均值。
3. 计算样本均值相对容易，因为它包含的元素较少，而计算总体均值则比较困难。 后 总之，它们包含更多变得耗时的元素。
4. 样本均值的准确度低于总体均值的准确度。
5. 字母“N”用于表示总体元素，而字母“n”表示样本量。

参考资料

1. https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.2517-6161.1969.tb00794.x

最后更新时间：11 年 2023 月 XNUMX 日