样本
样本的名词解释
样本的名词解释样本(samples)是从个别中抽取的少数例子，是代表总体特征或属性值的少数单位，它具有典型性、普遍性，能够说明总体情况。
某地区人群的平均寿命是多少?大连居民的平均寿命为80岁;江苏居民的平均寿命是72岁;山西人的平均寿命只有50岁。
这样一组样本就叫做“调查样本”。
在调查研究时，我们要想知道人们的健康状况、寿命长短、性格脾气、经济收入等等，都可以从现实生活中获得样本。
比如，你想了解人们对本地区绿化程度的评价，可以从本地居民中抽取100名调查对象，问他们对绿化程度的看法，得到100个调查结果。
假如再把这些结果汇总起来，我们就能够发现人们对该地区绿化程度的整体印象。
同样，要想了解全国某地区人口平均寿命的高低，也可以用相同的方法。
这个例子就像样本一样，样本虽然是由个别事物组成的，但却能反映总体特征或属性值。
另外，样本又有典型性的特点，它是代表总体的，又是少数的，并且是在一定时间、一定地区范围内完成的。
它在数量上也有限制。
因此，样本与总体有着密切的联系，两者是不可分割的。
可以用一句话概括：样本是根据统计目的从总体中抽取出来的、用于推断总体的一部分个体。
这样，总体和样本之间就有了某种联系。
通过这样的调查和分析，我们才能认识事物的性质、规律和变化的趋势，并找出解决问题的办法。
当然，样本既然是从总体中抽取出来的，而总体是无限复杂的，我们不可能得到所有总体的全部数值。
我们需要从调查的样本中求得所需要的那部分，这就需要使用抽样估计。
样本和抽样估计可以说是总体参数和参数估计的桥梁。
那么，在什么条件下应该采用抽样估计呢?我们知道，调查样本中必然包含许多未知的因素，但我们不可能也没必要去测定每一个个体。
我们应该首先把能够取得的所有样本统计资料加以汇总，作为整体的一部分，这就是我们所需要的那部分。
然后再根据样本的具体情况，运用统计分析的基本原理，对总体的某些数值作出估计。
所以，抽样估计就是根据样本推断总体，并且确定适当的置信区间的方法。
名词解释 样本的代表性
名词解释样本的代表性
样本的代表性（representativeness）是指在研究中对某个特定群体的一个抽样所具有的全面性或可比性，即能代表正在研究的整个群体的特征。
它可以用作测量和分析研究的一个重要指标，帮助科学家精确衡量研究中的数据。
在统计学中，样本的代表性是指样本在某种属性上能否代表整个群体，比如反映出整个群体的平均水平或结构。
样本代表性可以以一定程度上来代表整个群体的某种特征，尤其是当研究的群体是比较庞大的时候，而研究者又没有能力把整个群体的所有数据都收集过来的时候。
一般来说，科学家在研究中想要拥有较高的样本代表性就必须要做出一定的努力，这样才能保证研究的可靠性。
样本的代表性一般是通过一定的数学技巧来检验的，例如，可以利用回归分析来检验样本在某特征上是否能代表总体群体；此外，还可以通过相关性检验来评估样本与群体之间的关系。
总之，样本的代表性是研究中一个重要的指标，可以用来衡量研究中的数据，优化研究的可靠性和可比性，从而获得更准确的结果。
因此，科学家在进行研究时，要尽量保证样本的代表性，以防止出现偏差而影响研究结果的准确性。
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样本名词解释
样本名词解释样本（specimen）是观测或调查的一部分个体，总体是研究对象的全部。
总体中抽取的所要考查的元素总称，样本中个体的多少叫样本容量。
一般的，样本的内容是带着单位的，例如：调查某中学300名中学生的视力情况中，样本是300名中学生的视力情况，而样本容量则为300。
选取样本的过程叫做抽样，根据不同的对象，在抽样方法也有所不同。
总体与样本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。
总体包含的观察单位通常是大量的甚至是无限的，在实际工作中，一般不可能或不必要对每个观察单位逐一进行研究。
我们只能从中抽取一部分观察单位加以实际观察或调查研究，根据对这一部分观察单位的观察研究结果，再去推论和估计总体情况。
如上述某新药治疗流感例子，试验治疗的只是少数有限的病人，而结论却要推广到全体，得出一个该药对所有流感患者之疗效的规律性的认识。
所以说，观察样本的目的在于推论总体，这就是样本与总体的辩证关系。
一般的，样本的内容是带着单位的，例如：调查某中学300名中学生的视力情况中，样本是300名中学生的视力情况，而样本容量则为300.样本容量样本容量又称“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。
什么是样本研究？
什么是样本研究？样本研究是科学研究中常用的一种方法，旨在通过观察和分析来推断出总体特征或规律。
本文将介绍样本研究的定义、目的、常见类型和优缺点。
定义样本研究是指研究者从总体中选取一部分代表性个体或单位进行观察和测量，以推断总体的特征或规律的方法。
研究者通过收集和分析样本数据，可以得出对总体的推断和结论。
目的样本研究的目的在于通过观察和分析样本的特征来推断总体的特征。
由于往往难以对整个总体进行观察和测量，通过对样本的研究可以更容易、更经济地获取对总体的了解。
常见类型样本研究可以按照样本的选取方式、样本的大小和样本的代表性来分类。
常见的样本研究类型包括：1. 简单随机抽样：从总体中随机挑选出固定数量的个体或单位作为样本。
2. 分层抽样：将总体划分为几个互不重叠的层次，然后从每个层次中抽取样本。
3. 系统抽样：通过固定的间隔从总体中选取样本。
4. 方便抽样：便利地选择可获得的个体或单位作为样本，不具有代表性。
5. 非概率抽样：不依靠随机选择样本，可能存在主观偏差。
优缺点样本研究有其优点和缺点：优点：- 节省时间和成本：研究整个总体需要大量时间和金钱，而样本研究可以减少这些资源的消耗。
- 获取实际数据：通过样本研究可以获得实际观测和测量的数据，提高研究的可信度和实用性。
- 适用范围广：样本研究可适用于各种研究领域和主题，灵活性高。
缺点：- 代表性偏差：样本可能不完全代表总体，导致推断结果的偏差。
- 误差和不确定性：由于采样误差和测量误差的存在，样本研究的结论可能存在不确定性。
- 限制推广性：样本研究的结论仅限于所研究的样本范围，可能无法完全推广到整个总体。
总体而言，样本研究在科学研究中具有重要的地位和作用。
合理选择和使用适当的样本研究方法，可以有效地推断总体的特征，并为决策和政策制定提供依据。
（总字数：244字）。
样本量的公式
样本量的公式样本量的公式是指在统计学中用来确定样本大小的数学公式。
在进行统计研究时，我们通常无法对整个人群进行调查或实验，而只能从人群中抽取一部分样本进行研究。
样本量的大小直接影响到研究结果的可靠性和推广性，因此确定合适的样本量非常重要。
样本量的公式可以根据研究的目的、预期效应大小、显著性水平、统计方法、误差范围等因素来确定。
在不同的研究设计和假设检验中，样本量的公式也有所不同。
下面将介绍一些常用的样本量公式。
1. 单总体均值的样本量公式在研究一个总体均值时，常用的样本量公式为：n = (Z * σ / E)²其中，n为样本量，Z为给定的置信水平对应的Z值，σ为总体标准差的估计值，E为允许的误差范围。
该公式通过给定的置信水平和误差范围，确定了所需的样本量。
2. 两独立样本均值的样本量公式在比较两个独立样本均值时，常用的样本量公式为：n = (2 * Z * σ / E)²其中，n为样本量，Z为给定的置信水平对应的Z值，σ为两个总体标准差的估计值的均值，E为允许的误差范围。
该公式通过给定的置信水平和误差范围，确定了所需的样本量。
3. 两相关样本均值的样本量公式在比较两个相关样本均值时，常用的样本量公式为：n = (Z * σd / E)²其中，n为样本量，Z为给定的置信水平对应的Z值，σd为两个相关样本的差异的标准差的估计值，E为允许的误差范围。
该公式通过给定的置信水平和误差范围，确定了所需的样本量。
4. 二项分布的样本量公式在研究二项分布时，常用的样本量公式为：n = (Z² * p * (1-p)) / E²其中，n为样本量，Z为给定的置信水平对应的Z值，p为二项分布的成功概率的估计值，E为允许的误差范围。
该公式通过给定的置信水平、成功概率估计值和误差范围，确定了所需的样本量。
除了上述常用的样本量公式外，还有其他一些特殊情况下的样本量公式，如多总体均值的样本量公式、配对样本的样本量公式等。
样本的名词解释
样本的名词解释在统计学和研究领域，样本（sample）是指从总体中选取出来的一部分个体或对象的集合。
这些个体或对象被选中是为了从中了解或推断总体的性质或特征。
样本是进行实证研究的基础，通过对样本的观察和分析，可以对整个总体进行推断、预测或假设的验证。
样本的选择是统计研究中重要的一步，其目标是使样本能够代表总体。
当样本能够很好地代表总体时，通过对样本的分析可以得到客观、可靠的结论。
样本的选择需要考虑多个因素，包括总体的特点、研究目的、样本容量、采样方法等。
样本容量是指样本中包含的个体或对象的数量。
样本容量越大，其代表性和可靠性通常也会更高。
当样本容量足够大时，样本的统计特征（如平均值、方差等）会逼近总体的真实特征。
然而，在实际研究中，样本容量往往受到时间、成本、可行性等限制，需要在考虑这些因素的前提下选择合适的样本容量。
采样方法是从总体中选择样本的方法。
常见的采样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
随机抽样是最常用的采样方法之一，通过随机选择个体或对象来保证样本的随机性和代表性。
分层抽样是根据总体的特点将总体划分为若干层次，然后在每个层次中进行随机抽样。
整群抽样是将总体划分为若干群体，然后随机选择一部分群体进行研究。
不同的采样方法适用于不同的研究目的和总体特点。
样本研究中的数据收集可以采用定量或定性方法。
定量方法通过问卷调查、实验等手段，收集数值型数据，以得出定量化的结论。
定性方法通过访谈、观察等手段，收集非数值型数据，以描绘和理解现象。
定量和定性方法可以相互补充，提供更完整、全面的研究结果。
在样本研究中，还需要考虑对样本数据的分析和解释。
统计分析是对样本数据进行整理、计算和解读的过程。
常用的统计分析方法包括描述统计和推断统计。
描述统计通过对样本数据的汇总和展示，描述和概括样本的分布和特征。
推断统计通过样本数据推断总体的性质，并根据样本结果给出实证性结论。
样本的名词解释提供了对样本研究的基本理解和认知。
总体 样本的概念
总体样本的概念总体样本是指研究者为了从总体中推断总体特点、总体参数值或总体分布特征而采集的个体或观测值的集合。
总体样本在统计学中非常重要，因为我们往往无法对整个总体进行直接观测或测量，只能通过对总体样本的研究来间接推断总体的特征。
总体可以是任何有限或无限的集合，可以是人群中的所有人、产品中的所有产品、生物样本中的所有细胞等。
而总体样本是从整个总体中抽取的一部分，这个抽样过程需要有系统和随机性，以保证总体样本能够代表整体总体。
总体样本的大小通常由研究问题的目标、可用资源和统计分析的要求决定。
样本越大，其估计结果越精确，但同时需要更多的时间和资源。
在选择总体样本时，研究者需要考虑到样本的大小、样本的选择方法以及样本的代表性。
总体样本的选择方法可以分为概率抽样和非概率抽样两大类。
概率抽样是指每个个体被选入样本的概率已知且不为零，其中常用的方法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。
而非概率抽样则是指个体被选入样本的概率未知或为零，其中包括方便抽样、判断抽样和专家抽样等。
总体样本的代表性是指样本能够正确地反映总体的特征和变异性。
一个具有代表性的样本应该具有与总体相似的特点和统计性质。
为了增加样本的代表性，研究者可以采用分层抽样的方法，将总体划分为若干层，在每一层中进行抽样，以保证每一层在样本中都有合适的代表性。
总体样本的选择和分析过程中还需要考虑误差和抽样误差的影响。
由于总体样本只是总体的一个子集，所以样本估计的结果与总体特点之间存在一定的误差。
抽样误差则是指由于样本选择的随机性导致的估计结果与总体参数之间的偏差。
为了减小总体样本中的误差和抽样误差，研究者可以采用增加样本容量、增加样本的多样性、使用更精确的测量工具和采用更严格的分析方法等策略。
同时，研究者还可以使用置信区间和假设检验等统计方法来评估样本估计的准确性和显著性。
总之，总体样本是从总体中选取的一部分个体或观测值的集合，用于对总体的特征、参数值和分布特征进行推断。
样本数据的基本类型
样本数据的基本类型
样本数据在统计学和数据分析中具有非常重要的作用，可以从中得到有关特定领域的信息和见解。
在数据分析中，样本数据的类型可以分为以下几个基本类型：
1.数值型数据：数值型数据是代表数量的数据，可以进一步分为连续型和离散型两种类型。
连续型数据可以取任意值，例如身高、体重等连续变量；离散型数据只能取特定值，例如年龄、数量等离散变量。
2.分类型数据：分类型数据是将对象或者现象根据其中一种特性进行分组的数据。
例如，性别可以分为男性和女性，颜色可以分为红、蓝、绿等分类。
3.顺序型数据：顺序型数据是指数据具有顺序或者等级关系的数据，但不能进行精确的测量。
例如，学历可以分为小学、初中、高中、本科等等。
4.时间型数据：时间型数据是指时间上的数据，通常以日期、时间或者时间段来表示。
例如，2024年1月1日，上午9点。
5.原始数据：原始数据是指第一次收集的未经过任何加工、处理的数据，也称为“生数据”或者“未处理数据”。
6.统计数据：统计数据是对原始数据进行汇总、计算和解释得到的数据。
统计数据包括各类统计指标和统计图表。
7.抽样数据：抽样数据是从总体中随机选取部分个体或者观察值得到的数据。
抽样数据可以代表整个总体，可以用来推断总体的特性和参数。
8.样本数据：样本数据是指研究中用来具体描述和分析总体特征或者进行统计推断的有限数量的数据。
在实际应用中，样本数据可以是定量的（数值型、分类型、顺序型、时间型）或者定性的（原始数据、统计数据、抽样数据、样本数据）。
根据研究需求，可以选择适当的样本数据类型进行分析和解释。
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债务累计 7,581,582.56 元，本次股权转让中由陈媛琳承担上海天宸信息科技开发有限公司欠本公司债务447 万元，余额3免协议》，共同达 成如下意向： 1、城投公司承诺于2008 年12 月31 日一次性免除本公司2553.81 万在西昌电力按照第3条的约定向兴业银行重庆分行支付1800万元的30%即540万元后，兴业银行重庆分行同意免除西昌电力对剩余国华融资产管理公司太原办事处签订的《债权转让协议》、中国华融资产管理公司太原办事处与太原市国有资产经营公司签订行签订《转债免息协议书》，协议达成转债免息还款方案，协议约定：我司与福建华通置业有限公司共同向中国农业银行福清康签定《偿还债务本金及取得利息豁免协议书》。
协议约定，公司向四川恒康偿还债权本金人民币16,080,000元，四川恒康同券报》及上海证券交易所网站上发布了《湖南金健米业股份有限公司资产处置公告》，公告中说明我司将所持海南金健热带农截止2009年9月30日账面价值161,825,603.90元的林木资产、林地资产抵偿所欠四川禾嘉实业（集团）有限公司17,386.33万元三方协议确认赵兴龙签署本协议并向中国信达指定账户支付520万元资金，以中国信达同意赵兴龙代替东方金钰承担债务偿还000.00元，以现金方式一次性偿还。
因签署的《减免利息协议》截止至2009年8月20日所规定偿还的利息为12,851,448.86元，行宿州分行淮海路支行银行贷款本金 183,938,184.58元及利息、罚息63,388,571.9元。
经双方协商，2009年3月9日，公司与欣龙化工）原向中国银行宜都支行借款12000万元人民币（截止至2009年10月30日尚余借款本金人民币6768.5万元及2878.36万订了《协议书》，协议约定在本公司一次性支付3600万元和解对价后，中国银行股份有限公司廊坊分行同意免除本公司为中油以下简称“兴业银行”）借款人民币10,000万元，并由本公司所持有的深圳市布吉供水有限公司70%股权提供质押担保，上海司”）及本公司控股子公司深圳市特力新永通汽车发展有限公司（以下简称“新永通”）与中国工商银行深圳市分行罗湖支行解方式解决该历史遗留担保事项，即公司向粤财公司支付现金合计人民币858万元，以履行因上述历史遗留担保事项公司应承担富资产管理有限公司（以下简称“东富资产”）于2008年12月29日签署《债务重组合同》就本公司欠该公司债务79,310,248.9息合计7896996.33元人民币，由此我司将获得债务重组利得7896996.33元人民币，计入我司当期损益环支行将其享有的公司171,606,903.87元的债权已经转让给冀中能源。
继续向债权人履行。
陕西信吉商贸有限公司与公司于2009年9月15日欠本公司债务447 万元，余额3,111,582.56 由本公司做坏账核销处理，此次股权转让陈媛琳共计付款580 万元给本公司。
日一次性免除本公司2553.81 万元债务。
2、本公司承诺于2010 年10 月31 日前分期偿还所欠城投公司剩余76重庆分行同意免除西昌电力对剩余本金1260万元的连带清偿责任。
与太原市国有资产经营公司签订的 《债权转让合同》及公司与太原市国有资产经营公司签订的《协议书》，本公司对中国银有限公司共同向中国农业银行福清市支行偿还贷款本金人民币 6900 万元、诉讼费 510,012.00 元及执行费（以法院裁定民币16,080,000元，四川恒康同意于本协议签订后全额豁免公司上述债权逾期利息共计人民币6,652,739.65元（截至2009年9说明我司将所持海南金健热带农业开发有限责任公司100%股权转让给自然人徐志翔、邵光荣。
付款方式：2008 年12 月30日（集团）有限公司17,386.33万元债务中的161,825,603.90元。
兴龙代替东方金钰承担债务偿还的连带责任后，中国信达按照放弃对东方金钰的任何其他主张及诉讼或者执行权力并免除东方偿还的利息为12,851,448.86元，但实际还款日为2009年9月25日，期间产生利息1,078,278.64元，公司还款义务履行完毕后，方协商，2009年3月9日，公司与农行淮海路支行重新签订“以资抵债协议”，该协议根据审计最新确定的贷款金额对以地抵债金人民币6768.5万元及2878.36万元利息未清偿）。
中国银行宜都支行已于2009年元月份将该笔债权转让给了中国华融资产管理廊坊分行同意免除本公司为中油龙昌(集团)股份有限公司提供18200万元及中油飞天实业投资开发有限公司提供8000万元债务公司70%股权提供质押担保，上海中西药业股份有限公司和罗爱华女士也为该笔借款提供了担保。