总体与样本名词解释
生物统计—名词解释
生物统计—名词解释1.总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体2.个体：总体中的一个研究单位称为个体3.样本：总体的一部分称为样本4.样本含量：样本中所包含的个体数目叫样本容量或大小5.随机样本：总体中随机抽取的个体所构成的样本6.参数：由总体计算的特征数叫参数u…总体平均数7.统计量：由样本计算的特征数叫统计量S…样本标准差8.准确性：在调查或试验中其中一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度9.精确性：指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度10.系统误差：由于许多无法控制的内在或外在的偶然因素，如试验动物的初始条件、饲养条件、管理措施等尽管在试验中力求一致，但不可能绝对一致所造成11.偶然误差：由于试验动物的初始条件相差较大，实验条件、实验仪器以及实验记录等引起的误差12.连续性变异资料：各个观测值之间的变异是连续性的资料13.离散（不连续）型资料：各个观测值只能以整数表示，它们之间是不连续的资料14.算术平均数：资料中各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数15.标准差：标准差指统计上用于衡量一组数值中其中一数值与其平均值差异程度的指标。
标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。
16.方差：方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。
17.离均差平方和：就是一个数列中的每个数和平均值的差的平方的和18.变异系数：标准差与平均数的比较可以消除单位和平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响c.v19.试验：根据其中一研究目的，在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验20.随机事件：随机试验的每一种可能结果，在一定条件下可能发生，也可能不发生称为随机事件21.概率：在相同条件下进行n次重复试验，当试验重复数n逐渐增大时，随机事件发生的次数与n之比越来越稳定地接近的其中一数值22.小概率原理：在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事情23.正态分布：连续性随机变量x的概率分布密度函数为…….的分布24.标准正态分布：N～(0,1)的正态分布，即概率密度分布函数……的连续型随机变量x的分布25.双侧（两尾）概率：随机变量x落在平均数u加减不同倍数标准差?区间之外的概率26.单侧（一尾）概率：随机变量x落在小于u-k?或大于u+k?的概率27.二项分布：设随机变量x所有可能取的值为零和正整数：0，1，2n且有Pn（k）=Cnkpkqn-k k=0，1..n则称随机变量x服从参数为n和p的二项分布 28. 标准误：即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布地离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度。
统计样本与总体的关系
统计样本与总体的关系一、引言统计学是一门研究和应用数据收集、数据分析和数据解释的学科，广泛应用于各个领域。
在统计学中，样本与总体是基本概念，它们之间的关系对于统计推断和决策具有重要意义。
本文将探讨统计样本与总体的关系，并分析其在实际应用中的意义。
二、样本与总体的定义1. 样本：指从总体中选取的一部分观察对象或者观察值。
样本的数量通常比总体的数量小，但应具有代表性，能够反映总体的特征。
2. 总体：指研究或者调查的全部对象或者观察值的集合。
总体包含了所有可能的观察目标，但通常很难直接获得所有观察值。
三、样本与总体的关系1. 抽样：为了研究总体，人们需要从总体中选取样本进行观察和研究。
选择样本的方法应该是随机的，以确保样本的代表性和可靠性。
2. 推断：通过对样本的观察和分析，可以对总体进行推断。
样本的特征和行为可以反映总体的特征和行为，从而得出关于总体的结论。
3. 误差：样本与总体之间存在一定的误差。
样本是从总体中选取的，而不是总体本身，因此样本的观察结果可能与总体存在差异。
人们通过统计分析来估计和控制这种误差，以增加推断的准确性。
4. 抽样误差：抽样误差是指由于样本选择不准确或者样本量过小而产生的误差。
人们通过增加样本容量、改进抽样方法等手段来减小抽样误差，提高推断的准确性。
5. 总体参数与样本统计量：总体的特征通过总体参数来描述，例如总体的均值、方差等；而样本的特征通过样本统计量来描述，例如样本的平均值、标准差等。
样本统计量可以作为总体参数的估计值，从而推断总体的特征。
6. 中心极限定理：中心极限定理是统计学中的重要定理，它指出在很多情况下，大样本均值的分布近似于正态分布。
中心极限定理使得人们可以通过样本分布对总体分布进行推断。
四、实际应用中的意义1. 科学研究：在科学研究中，人们往往无法直接观察或者调查所有的个体，因此需要通过样本对总体进行研究。
样本与总体的关系决定了研究结论的可靠性和推广性。
2. 市场调查：在市场调查中，人们通过对样本的调查和分析来推断总体的市场需求、消费行为等。
总体和样本的概念
总体和样本的概念在统计学中，总体（Population）和样本（Sample）是两个重要的概念。
它们在研究和分析数据时起到了至关重要的作用。
总体指的是我们所关注的全体个体或观察对象的集合，而样本则是从总体中选取的部分个体或观察对象的集合。
下面将详细解释和说明这两个概念的意义和应用。
（一）总体的概念总体是指我们研究的目标群体或现象的整体。
在统计学中，总体可以是各种不同类型的集合，如人口、产品、事件等。
总体可以是有限的，也可以是无限的。
举个例子，如果我们想研究某个国家的人口情况，那么该国所有的居民就是我们的总体。
总体是统计推断的对象，我们通过对总体进行采样并对样本进行统计分析，从而推断出总体的一些特征和规律。
总体参数是用来描述总体特征的数值或者变量，比如总体的平均数、标准差、比例等。
对总体参数的估计和推断是我们研究的重点。
（二）样本的概念样本是在实际研究中从总体中选取的一部分个体或观察对象。
样本的选取应该具有代表性，即能够准确地反映总体的特征。
选取一个好的样本对于研究结果的准确性和可靠性至关重要。
样本是对总体的一种缩影，通过对样本进行测量和分析，可以得出一些关于总体的推论。
样本统计量是用来描述样本特征的数值或变量，比如样本平均数、标准差、比例等。
样本统计量通常用来估计总体参数，并进行假设检验等统计推断。
（三）总体和样本的关系与比较总体和样本是密切相关的，它们之间存在着紧密的联系和依赖关系。
样本是从总体中抽取的一部分个体或观察对象，通过对样本的观察和测量，我们可以推断总体的一些特征。
总体和样本之间的关系可以用以下几点进行比较：1. 大小关系：总体是包含全部个体的集合，样本是从总体中选取的一部分个体。
通常情况下，总体往往较大，而样本较小。
2. 代表性：样本的选取应该具有代表性，能够准确地反映总体的特征。
样本的代表性对研究结果的可靠性和推广性具有重要影响。
3. 统计推断：通过对样本的测量和分析，我们可以进行对总体的推断。
总体和样本的概念
总体和样本的概念总体是指研究对象从中取样的一组对象，而样本是这组对象中某一部分对象，它们具有相似的特性。
科学家和统计学家可以将样本数据应用到总体数据上，并给出处理的结果，用来推断总体的统计参数，也可以反过来关联研究结果与总体的关系。
在实际研究中，抽取样本可以降低研究成本，提高研究结果的准确性，以及实现快速收集数据和得出结论的目的。
什么是总体？总体是一组任务加工或研究的研究对象，它可以是一个社团、一个群体或一个社会，也可以是一种事物、一类事物或一类物品，甚至是一种自然现象。
例如，在研究英语口语的能力水平的总体，则可以取得一个整体的口语群体，由不同的年龄段和地域组成；在研究汽车厂商的销售额和客户满意度的总体，则可以取得所有汽车厂商市场部门在某一时间段内的所有数据；在研究计算机病毒的总体，则可以通过取样计算机系统的所有操作系统版本，以便更好地发现防护软件的漏洞。
什么是样本？样本是从总体中抽取的一小部分或一组单独的实体。
样本提取一般是由经验主义的做法确定的，因为它被认为是比较更简单的方式，更容易得到总体参数，也更有时效性。
在数据收集领域，样本是一组有限的小实体，是从总体中抽取出来的。
在统计学中，样本可用于推断总体特性。
例如，在调查某地市场的价格水平时，仅需从市场中抽取一定数量的商品，就可以获得整体价格水平和变动趋势的统计数据，而不必针对每一件商品做具体查询。
总体和样本的关系：由于样本是从总体中抽取的部分实体，因此，总体的特征应大致反映在样本上。
一般情况下，样本必须具备总体的特征，而不能把其他的特征也加进去，只有这样样本才能反映总体的特征。
因此，通过抽取样本，就可以更准确地描述总体的特征。
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,更确切地说,就是同质的所有观察单位某种观察值(变量值)的集合。
,观察单位数无限。
,其实测值的集合。
样本应具有代表性。
研究者则应对每个观察单位的某项特征进行测量与观察,这种特征称为变量。
,亦称为资料。
,可以控制的主要因素尽可能相同。
,就是对每个观察对象的观察指标用定量方法测定其数值大小所得的资料,一般用度量衡单位。
,就是先将观察对象的观察指标按性质或类别进行分组,然后计数各组该观察指标的数目所得的资料。
,常用P表示。
(用希腊字母代表),如总体均数μ,总体率л,总体标准差σ等。
,称为统计量。
(用拉丁字母代表)如相本均数x,样本率p,样本标准差s等。
(变量取值为一定范围内的任意值)的资料,其结果表达的限制因素就是测量仪器或方法的灵敏度。
,表示观察值在各组内出现的频繁程。
,即为频数分布表,简称频数表。
,左右两侧的频数基本对称。
,集中位置偏向一侧。
若集中位置偏向数值小的一侧(左侧),称为正偏态;若集中位置偏向数值大的一侧(右侧),,在医学领域中常用的平均数有算术均数、几何均数及中位数。
,描述一组同质计量资料的平均水平。
统计学中常用希腊字母μ表示总体均数,用x表演示样本均数。
,但经过对数变换后呈正态分布或近似正态分布的资料,如血清抗体滴度、细菌计数等,宜采用几何均数描,即全部观察值中最大值与最小值之差,用符号R表示。
极差大,说明变异程度大;反之,说明变异程度小。
x百分位置上的数值,用符号表示为P x。
简记为CV),亦称离散系数,为标准差与均数之比。
写成公式为:CV=S/X×100%,常用于(1)比较计量单位不同的几组资料的离散程;(2),也称正常值。
,生物医学数据并非常数,而就是在一定范围内波动。
,随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异称为抽样误差。
样本均数的标准差称为标准误 ,其计算公式为。
,就是统计推断的一个重要方面。
,称为点值估计。
,指按预先给定的概率估计未知总体均数的可能范围。
,用α表示,就是预先规定的概率值,在实际工作中一般取α=0、05。
医学统计学-名词解释
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------医学统计学-名词解释1.总体和样本总体：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。
只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体。
假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体。
样本：从总体中随机抽取的部分个体。
2.随机抽样：总体中的每一个观察单位都有同等机会进入样本。
3. 同质：除了实验因素外影响被研究指标的非实验因素相同变异：同质事物间的差别。
由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异。
4.抽样误差：由个体变异和抽样造成的统计量与参数之间的差别，称为抽样误差。
5.概率与频率频率：在 n 次随机试验中，事件 A 发生了 m 次，则比值试验的总次数发生的试验次数A==nmf称为事件A在n次试验中出现的频率。
m 称为出现的频数。
1 / 15概率：在重复试验中，事件 A 的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数 p，这个常数 p 就称为事件 A 出现的概率，记作 P(A)或P。
描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用 P 来表示。
6.随机变量变量：观察对象个体的特征或测量的结果。
由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量，简称变量。
7.参数和统计量 (总体)参数：描述总体的统计指标或特征值。
总体参数是事物本身固有的、不变的。
统计量：由样本所算出的统计指标或特征值。
（统计量描述样本的统计指标） 8.百分位数：是一种位置指标，以 Px表示，一个百分位数 Px 将全部观察值分为两个部分，理论上有 x%的观察值小于 Px 小，有(1-x%)的观察值大于 Px。
10.变异系数：亦称离散系数，为标准差与均数之比，常用百分数表示。
卫生统计学名词解释
卫生统计学名词解释一、基础概念1.总体（Population）：在一定时空范围内同质的所有观察单位或个体的集合。
2.样本（Sample）：从总体中随机抽取的一部分观察单位的集合。
3.变量（Variable）：观察单位的基本特征或特性，可以分为定量变量和定性变量。
4.总体参数（Population Parameter）：描述总体特征的概括性数值，如总体均数、总体率等。
5.样本统计量（Sample Statistic）：描述样本特征的数值，如样本均数、样本率等。
二、资料类型与搜集方法1.计数资料（Count Data）：通过计数或分类得到的资料，一般用相对数（率）表示。
2.计量资料（Measure Data）：通过测量得到的数值资料，一般用均数、中位数等表示。
3.等级资料（Ordinal Data）：具有一定顺序或等级的资料，一般用等级或有序分类表示。
4.调查法（Survey Method）：通过问卷、访谈等方式收集资料的方法，常用于大样本调查。
5.实验法（Experimental Method）：通过实验设计、随机分组等方式收集资料的方法，常用于实验研究。
6.观察法（Observational Method）：通过观察记录收集资料的方法，常用于临床观察、生态学研究等。
7.纵向研究（Longitudinal Study）：对同一组观察单位在不同时间点进行重复观察的方法，可获取纵向数据。
8.横向研究（Cross-sectional Study）：在某一时间点对不同组观察单位进行同时观察的方法，可获取横截面数据。
9.随机抽样（Random Sampling）：按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个观察单位被抽中的概率相等。
10.系统抽样（Systematic Sampling）：按照某种规则或顺序从总体中抽取样本的方法，如每隔一定数量的观察单位抽取一个样本。
三、卫生统计学方法1.描述性统计（Descriptive Statistics）：通过对数据进行整理、归类、简化和表示，描述数据的基本特征和分布情况。
总体与样本名词解释
总体与样本名词解释总体与样本是统计学中常用的两个名词。
它们在统计推断和概率论中扮演着重要的角色。
总体（population）是指研究对象的全体。
它可以是一个人群、一个国家的居民、一家公司的员工等等。
总体是研究者感兴趣的统计指标的全集合。
例如，如果我们想研究全球人口的平均身高，那么全球人口就是总体。
样本（sample）是从总体中选择出来的一部分观察值。
样本是对总体的一种估计。
选择样本可以减少数据收集的成本和时间，同时也能够提供关于总体特征的信息。
例如，我们可以从全球人口中选择一部分人进行调查，他们的身高数据就构成了一个样本。
总体与样本之间的关系可以通过抽样（sampling）来实现。
抽样是从总体中无偏地选取样本的过程。
在抽样过程中，我们希望样本能够代表总体的特征。
具体的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等等。
通过合适的抽样方法，我们可以用样本的数据推断总体的特征。
在统计推断中，总体和样本是很重要的概念。
我们通常对样本进行统计量的计算，例如样本均值、样本比例等等。
然后利用这些统计量来估计总体的参数，例如总体均值、总体比例等等。
通过根据样本对总体的估计，我们可以对总体的特征作出推断。
总体和样本还可以用来探索数据的分布特征和进行假设检验。
在数据的分析过程中，我们可以通过对样本的分析来了解总体的分布形态和特征。
并且通过比较样本的统计量和总体参数的差异，我们可以判断所提出的假设是否成立。
总体和样本在统计学中起着重要的作用，它们是进行统计推断和概率分析的基础。
理解总体和样本的概念以及它们之间的关系，可以帮助我们更好地理解和解释数据。
同时，正确选择样本和采用合适的抽样方法，也是保证统计推断和估计的准确性和可靠性的关键。
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一、指代不同
1、总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
2、样本：研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本。
二、规定不同
1、总体：使样本能够正确反映总体情况，对总体要有明确的规定；总体内所有观察单位必须是同质的；在抽取样本的过程中，必须遵守随机化原则
2、样本：样本的观察单位还要有足够的数量。
又称“子样”。
按照一定的抽样规则从总体中取出的一部分个体。
样本中个体的数目称为“样本容量”。
三、特点不同
1、总体：大量性是指总体中包括的总体单位有足够多的数量。
总体是由许多个体在某一相同性质基础上结合起来的整体，个别或很少几个单位不能构成总体。
2、样本：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的使用寿命为总体，每个灯泡的使用寿命为一个个体。