用样本估计总体课件(用样本估计总体课件PPT)
用样本均值估计总体均值的方法是？
计算方式很简单，只需要计算样本的均值就可以了。
我们认为样本的分布与整体的分布相似，这个均值是根据目前已知的数据对总体的最佳近似描述。这种用样本均值估计总体均值的方法称为矩估计，估计的结果是总体均值的点估计量。
样本估计总体的公式是什么？
用样本估计总体公式是频率=频数/样本容量，频率分布直方图中各小长方形的面积(频率)之和为1，各小长方形高之比也就是频率比。频率分布表和频率分布直方图是一组数据频率分别的两种形式，前者准确，后者直观。
样本均值是指在总体中的样本数据的均值。而总体均值又称为总体的数学期望或简称期望，是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值和连续型随机变量的总体均值。样本均值的计算依据是样本个数，总体均值的计算依据是总体的个数。
一般情况下样本个数小于等于总体个数。
简述以样本均值估计总体均值的理由？
样本均值恰好等于总体均值的机会很少，但是样本均值的期望（平均值）却是等于样本均值的。一般情况下样本均值与总体均值之间会有些差异，这个差异是可以科学计算并加以控制的。样本均值也称为样本均值。是样本的平均值。平均值是一组数据集中趋势的数量，即一组数据中所有数据的总和，然后除以该组数据的数量。它是反映数据集中趋势的指标。
用样本估计总体，下列说法正确的个数是（）①样本的概率与实验次数有关；②样本容量越大，估计就越精？
①样本的概率与实验次数无关，故①错；
②用样本估计总体时，样本容量越大，估计就越精确，②正确；
样本的标准差可以近似地反映总体的波动状态，
数据的方差越大，说明数据越不稳定，故③不对，④对．
故选B．
样本估计量和总体参数分别是？
样本估计量是对总体的样本有多少数量进行估计，总体参数是说平均的参考系数是多少，是一个大概得值
样本估计总体的两种计算方法？
用样本估计总体的两个手段：
（1）用样本的频率分布估计总体的分布；
（2）用样本的数字特征估计总体的数字特征，需要从总体中抽取一个质量较高的样本，才能不会产生较大的估计偏差，且样本的容量越大，估计的结果也就越精确。
配对样本t检验如何估计样本量？
1、适用范围不同独立样本t检验的数据来源是独立的样本，如同一个班级中男生和女生的成绩是否有差异；而配对样本t检验的范围是同一组对象，例如一个班级中的女生第一次月考和第二次月考的成绩是否有差异。
2、数据性质不同独立样本t检验中的各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本，该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性；而配对样本t检验的数据是检验匹配而成的，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，组成的样本即为相关样本。3、t检验统计量计算公式不同独立样本t检验统计量为：其中S1^2和 S2^2为两样本方差；n1 和n2 为两样本容量。而配对样本t检验的统计量为：其中，Sd为配对样本差值之标准偏差，n为配对样本数。
总体，个体，样本，样本容量怎样区分？
总体 (population) ：在某种共性基础上由许多个别事物结合起来的整体。
根据一定的目的和要求所确定的研究事物的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。
表示考察对象的全体。又称母体。总体中每个成员称为个体。例如考察某厂生产的灯泡的使用寿命，该厂生产的所有灯泡为总体，每个灯泡为一个个体。当总体中所含个体总数是有限时，称为有限总体，否则，称为无限总体。在实际中全面了解总体的情况，往往难以办到，如不可能对所有灯泡进行试验，记录每一个灯泡的使用寿命。所以常通过观测部分个体，以获得总体的信息。
总体单位：构成总体的所有个体。
组成总体的每一个考察对象称为个体。
研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本，研究对象的全部称为总体。如作水质检验时从井水或河水中采的水样，临床化验中从病人身上采的血液或其它活体组织标本，是样本；而整个一口井或一条河的某一段所有的水，某病人全身所有的血液或某个组织器官，则是总体。这类总体是具体存在的，但另有些总体却是假想的，只是理论上存在的一个范围。例如试验某一治疗流感新药的疗效，最初接受治疗的一批流感患者，不论数量多少，都只是一个样本。若该药疗效得到肯定，从而加以推广，那么此后凡在相同条件下接受该药治疗的所有流感患者，都属于这个总体。可是当初试用时，这个总体还并不存在，是假想的。
样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。在组织抽样调查时,抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小,而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此,在抽样设计时,必须决定样本单位数目,因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。 样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。
样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。比如：中国人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。
在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样。
在统计里，为什么要用样本的情况去估计总体的情况？
先区别几个概念：
1、样本的标准偏差 ≠ 总体的标准偏差 ≠ 统计学标准偏差
2、在总体符合正态分布的前提下：总体的标准偏差=统计学标准偏差
3、当样本有代表性时：样本的标准偏差≈总体的标准偏差。即，通过样本的标准偏差可以估计总体的标准偏差。
然后要区分以上实用意义上的统计和数学意义上的统计：
要对实际情况进行数学上的统计处理，前提是符合正态分布函数，在这个前提下可以套用正态分布函数推导出来的一系列公式，包括标准偏差公式。
再说直白一点：对于实际统计对象，每个个体相对于平均值的离散程度可以用s=((X样品-X平均)^2/n)^0.5这个计算值来表示。对于正态分布函数，σ值可以表示函数图像的半高宽度。这两个本来没有任何联系。只有当实际的统计对象的分布符合正态函数时，这两个才具有相等的关系。
接下来针对问题讲：
标准偏差的公式是正态分布函数推导的结果，但是有适用条件。
对于总体，也就是n无限大。这个时候用除以n的公式计算，是符合公式适用条件的。
对于样本，n是有限值，不符合适用条件，所以不能直接套用除以n的公式。
为了能够从有限的样本中估算出无限的总体的标准偏差，必须使用近似计算。至于如何近似计算，理论上可以有很多种，而使用除以n-1计算的这个公式经过证明，在任何时候都是能够得到比较接总体标准偏差的结果，这就是所说的无偏估计。用数学的说法就是：这个估计值与正值之间的误差是收敛的。用通俗的话说，就是这个估计值比较靠谱。
数学上讲，当n越大时，这个估计值就越接近真值。实际意义就是，样本数量越大，就越能代表总体。
至于说这些公式具体的推导证明过程，其实我也忘记了。因为实际使用中基本上用不到，只用记住结果，明白意义就够了。
样本估计值是什么？
设（X1,……,Xn)为来自总体X的样本,（x1,……xn）为相应的样本值,θ是总体分布的未知参数,θ∈Θ,Θ表示θ的取值范围,称Θ为参数空间.尽管θ是未知的,但它的参数空间Θ是事先知道的.为了估计未知参数θ,我们构造一个统计量h（X1,……,Xn),然后用h（X1,……,Xn)的值h（x1,……xn）来估计θ的真值,称h（X1,……,Xn)为θ的估计量,称h（x1,……xn）为θ的估计值,即样本估计值.
