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区别是一个是真实值一个是估计值,关系是2个是数值上一样的.
如图
随机变量X的均值是指什么？
离散型随机变量的的期望也就是离散型随机变量的均值的是为了表达一个随机变量取值的中间水平，随机变量的方差刻画了随机变量取值的离散程度。由于它们反映了随机变量取值的平均水平及稳定性，所以随机变量的均值和方差在市场预测等其他方面有着重要的应用。离散型随机变量的期望公式：离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3……Xn，p（X1）、p（X2）、p（X3）……p（Xn）、为X对应取值的概率，可理解为数据X1、X2、X3……Xn出现的频率高f（Xi）。则E（X）=X1*p（X1）+X2**p（X2）+……+Xn**p（Xn）= X1*f1（X1）+X2*f2（X2）+……+Xn*fn（Xn）。离散型随机变量的方差公式：D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2）-（EX）^2。常见的分布的方差和期望：1、均匀分布：期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布：期望是np，方差是npq。3、泊松分布：期望是p，方差是p。4、指数分布：期望是1/p，方差是1/（p的平方）。5、正态分布：期望是u，方差是&的平方。6、X服从参数为p的0-1分布，则E（X）=p，d（X）=p（1-p）。2023-06-12 11:45:061
计算随机变量的均值：mean函数
调用方式（1）y=mean（x）：当x为向量时，此函数结果为x的均值；当x为一矩阵时，函数结果为一个行向量，其元素分别为矩阵每列元素的均值。（2）y=mean（x，dim）：用参数dim来指定求均值的数据对象。·当dim为1时，函数结果为一个行向量，其元素分别为x每列元素的均值；·当dim为2时，函数结果为一个列向量，其元素分别为x每行元素的均值。2023-06-12 11:45:341
随机变量的均值与样本的平均值有何联系与区别
随机变量的均值与样本的均值可以是相等的,样本是随机变量的某些取值,因此只要样本是随机选取的,则随机变量的均值与样本的均值是相同的. 当然,随机变量的均值与样本的均值并非等价,因为样本代表的是部分的情况,不能完全与整体等价2023-06-12 11:45:411
随机变量的均值就是数学期望吗?
“随机变量的均值”不是专业的表述.虽然英文有时也用mean表示数学期望,但是中文一般不这样说. 随机变量的取值和广义密度函数(或者CDF的广义微分)乘积的Lebesgue积分称为数学期望. 可以参考wiki的Expected_value词条2023-06-12 11:45:481
n个随机变量的均值怎么表示
n个随机变量的均值可通过方程式来表示。例，X?=X1+X22的取值为0，0.5，1下面我们升级与X1，X2与X为随机变量，所谓随机变量与普通变量的区。2023-06-12 11:45:541
均值是什么意思？
数学期望在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。扩展资料：离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数，因而k是离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0,15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等，因而称这随机变量是连续型随机变量。参考资料来源：百度百科-数学期望参考资料来源：百度百科-均值2023-06-12 11:46:001
均值和平均值的区别是什么？
均值定义：表示一系列数据或统计总体的平均特征的值。 平均值定义：时变量的瞬时值在给定时间间隔内的算术平均值。对于周期量，时间间隔为一个周期。2023-06-12 11:46:382
X为服从(0-1)分布的随机变量,且其取0的概率为0.3,求X的均值
朋友，你好！详细过程如图rt，希望能帮到你解决问题2023-06-12 11:46:562
关于大数定律中随机变量的平均值是怎么回事?
好像问题就集中于随机变量序列怎么理解？随机变量序列依概率收敛于a。感觉说不通2023-06-12 11:47:143
随机变量均值为80，标准差为24，符合正态分布，这个分布在44到128之间的百分比是多少
P(44＜X≤128)＝P(-3/2＜(X-80)/24≤2)＝Φ(2)-Φ(-3/2)＝Φ(2)＋Φ(3/2)-1＝0.9772+0.9332-1＝0.9104＝91.04%2023-06-12 11:47:401
在正太分布中，均值是数学期望吗？
正态分布一种概率分布，也称“常态分布”。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ^2）。可以计算出来数学期望=μ，即随机变量的均值（计算过程见下图）。2023-06-12 11:47:481
∽是什么意思 解释符号∽的含义和用法？
总之，符号∽是一种常见的数学符号，常用于表示近似关系或等价关系。它在数学、计算机科学、统计学等领域都有广泛的应用。总之，符号∽是一种常见的数学符号，常用于表示近似关系或等价关系。它在数学、计算机科学、统计学等领域都有广泛的应用。在数学中，符号∽经常用于表示近似相等的关系。当两个数之间的差异非常小，可以忽略不计时，我们可以使用符号∽来表示它们之间的近似关系。当我们说“π∽3.14”时，意思是π和3.14之间的差异非常小，可以近似认为它们相等。除了数学以外，符号∽还被广泛应用于计算机科学、统计学等领域。在计算机科学中，符号∽通常用于表示模糊匹配或模式匹配。在电子工程中，符号∽通常用于表示交流电信号的频率。在物理学和统计学中，符号∽通常用于表示随机变量的均值或期望值。2023-06-12 11:48:203
样本均值与样本方差是数还是随机变量？为什么？
对于某一个特定样本而言，均值和方差是恒定值。但对于服从某一分布的多个样本而言，样本不同，则均值和方差随之改变，此时均值和方差是随机变量，且样本均值的期望就是总体的期望，样本方差的期望就是总体的方差。2023-06-12 11:48:281
随机变量x 的均值通常称为
E(x)为期望函数 说白了就是平均数 有限个变量即可,不必几率相同2023-06-12 11:48:461
概率平均值 如何计算
没明白你想问啥？不知道取的数是啥咋确定平均数啊，全取的70那平均数就是70，全取的85那平均数就是85……2023-06-12 11:48:552
设总体x~u[a,b],求样本均值的期望和方差.
Euff08Xuff09=uff08a+buff09/2 Duff08Xuff09=uff08b-auff09^2/122023-06-12 11:49:055
概率论中均匀分布的数学期望和方差该怎么求啊？
图2023-06-12 11:50:001
谁随机变量x服从均值为1/2的指数分布，其概率密度函数为
随机变量x服从参数为=1的指数分布，求变量y=x∧2的概率密度函数 答：y=x^2, x=√y f(x) = (e^(-x))u(x). u(x) 是阶跃函数。 f(y) = f(x)/|g"(x)| = {e^(-√y)/|(2√y)}|u(y)2023-06-12 11:51:281
已知二维随机变量的分布函数，如何求解其均值
解：对于二维连续变量的分布函数F(x,y)，一般应用其概率密度函数f(x,y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0,∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞,x)du∫(-∞,y)f(u,v)dv=∫(0,x)du∫(-0,y)2e^(-2u-v)dv=∫(0,x)2e^(-2u)du∫(-0,y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。当xu2209(0,∞)、yu2209(0,∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞,0)du∫(-∞,0)f(u,v)dv=0。供参考。2023-06-12 11:51:351
什么是正态分布
正态分布的概念：正态分布（Normal distribution)是一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ^2 )。遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。正态分布的密度函数的特点是：关于μ对称，在μ处达到最大值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低 ，图像是一条位于x 轴上方的钟形曲线。当μ＝0，σ^2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N（0，1）。μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布2023-06-12 11:52:071
怎么求样本均值的概率分布？
设X为随机变量，X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本，DX为方差。根据方差的性质，有D(X+Y)=DX+DY，以及D(kX)=k^2*DX，其中X和Y相互独立，k为常数。于是D(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n。均值是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。扩展资料：样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布，即μ的概率分布。样本均值的抽样分布在形状上却是对称的。随着样本量n的增大，不论原来的总体是否服从正态分布，样本均值的抽样分布都将趋于正态分布，其分布的数学期望为总体均值μ，方差为总体方差的1/n。设总体共有N个元素，从中随机抽取一个容量为n的样本，在重置抽样时，共有N·n 种抽法，即可以组成N·n不同的样本，在不重复抽样时，共有N·n个可能的样本。每一个样本都可以计算出一个均值，这些所有可能的抽样均值形成的分布就是样本均值的分布。但现实中不可能将所有的样本都抽取出来，因此，样本均值的概率分布实际上是一种理论分布。参考资料来源：百度百科--样本均值2023-06-12 11:52:141
随机变量在某区间的均值怎么算？
连续变量。分布函数是连续的。在1和-1处连续。得到a-b*π/2=0和a+bπ/2=1即可解出a.b2023-06-12 11:52:431
随机变量X服从均匀分布（-3,5）则随机变量X的均值和方差分别是多少 12是怎么来的呀.
随机变量X服从均匀分布U（a,b）,则均值为（a+b）/2,在此题中就是1 方差为（b-a)先平方再除以12,在此题中就是16/3 明白了吗? 主要就是记住公式,别的题目套公式就可以解决了哦o(∩_∩)o... 12是公式里面的哦,是公式的分母.2023-06-12 11:52:531
离散型随机变量的均值怎么算
均值即数学期望 E=X1*P1+X2*P2+X3*P3+.+Xn*Pn 即每个变量的取值乘以相应的概率再相加 方差 D=(X1-E)^2*P1+(X2-E)^2*P2+.+(Xn-E)^2*Pn 即每个变量的取值减去期望的差作平方,乘以相应的概率,再相加2023-06-12 11:53:201
随机变量X的平均值为5，标准差也为5，随机变量Y的均值为9，方差为l6，则V=2X+3Y的均值与方差为（ ）。
【答案】：Bx的平均值为5也就是均值为5，其标准差为5则其方差为25，则E(2x+3y)=2E(x)+3E(y)=2×5+3×9=37 Vat(2x+3y)=4 Var(x)+9 Vat(y)=4×25+9×16=100+144=2442023-06-12 11:53:271
设随机变量X和Y相互独立，X服从区间（0.2）的均匀分布，Y服从均值为1/2的指数分布 求P（Y《X）
X和Y相互独立则有fx（x）*fy（y）=f（x，y）Y服从均值为1/2的指数分布，即参数1/λ=1/2，λ=2然后就可以对联合分布P（Y<=X）=∫∫f（x，y）dydx x（0，2） y（0，x）求积分结果为1/4*（3+e^(-4))2023-06-12 11:53:492
数学期望它表示的是随机变量的均值并不是概率的均值对把
数学期望Ex不是说均值而是Ex=∑x*px即随机变量最大可能的取值当然可能通过均值来计算就更不是概率的均值了2023-06-12 11:53:551
为什么随机变量的均值是常数
随机变量的均值也就是数学期望，仅依赖于这个随机变量的分布，当随机变量的概率分布确定以后，这个随机变量的数学期望就是确定的常数，比如0~1之间的随机数，大量统计的平均值应该是0.5左右。对于一个不确定的总体（比如某校学生的平均身高），均值X是一个变量，但是全国人的平均身高基本是确定的，虽然长期来看，均值也是逐步增加的。2023-06-12 11:54:251
随机变量的均值有单位吗
有单位。随机变量的均值和随机变量本身的单位是一样的。随机变量的均值也就是数学期望。当随机变量的概率分布确定以后，这个随机变量的均值就是确定的常数。均值是随机变量的一个重要特征数，表现的是随机变量取值的平均水平。2023-06-12 11:54:311
随机变量的均值与样本的平均值有何联系与区别
随机变量的均值与样本的均值可以是相等的，样本是随机变量的某些取值，因此只要样本是随机选取的，则随机变量的均值与样本的均值是相同的。当然，随机变量的均值与样本的均值并非等价，因为样本代表的是部分的情况，不能完全与整体等价2023-06-12 11:55:001
什么是离散随机变量的均值和方差？
离散型随机变量的的期望也就是离散型随机变量的均值的是为了表达一个随机变量取值的中间水平，随机变量的方差刻画了随机变量取值的离散程度。由于它们反映了随机变量取值的平均水平及稳定性，所以随机变量的均值和方差在市场预测等其他方面有着重要的应用。离散型随机变量的期望公式：离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3……Xn，p（X1）、p（X2）、p（X3）……p（Xn）、为X对应取值的概率，可理解为数据X1、X2、X3……Xn出现的频率高f（Xi）。则E（X）=X1*p（X1）+X2**p（X2）+……+Xn**p（Xn）= X1*f1（X1）+X2*f2（X2）+……+Xn*fn（Xn）。离散型随机变量的方差公式：D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2）-（EX）^2。常见的分布的方差和期望：1、均匀分布：期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布：期望是np，方差是npq。3、泊松分布：期望是p，方差是p。4、指数分布：期望是1/p，方差是1/（p的平方）。5、正态分布：期望是u，方差是&的平方。6、X服从参数为p的0-1分布，则E（X）=p，d（X）=p（1-p）。2023-06-12 11:55:061
连续随机变量怎样算平均值?
如果X、Y独立，则：E(XY)=E(X)*E(Y)。如果不独立，可以用定义计算：先求出X、Y的联合概率密度，再用定义。或者先求出Cov(x,y)再用公式 Cov(X,Y)=E(XY)--E(X)*E(Y)。D（X±Y）=D（X）+D(Y)±2*Cov(X,Y)。离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数，因而k是离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0,15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等，因而称这随机变量是连续型随机变量。2023-06-12 11:55:351
正态分布的均值和方差是随机变量吗
是正态分布，原因：设x，y均为正态分布，均值方差分别为ux，uy和varx和vary，则-y也为正态分布，其均值方差为-uy和vary，所以由两个独立正态随即变量的和仍为正态的，得知x-y服从均值为x-y，方差为varx+vary的正态分布。2023-06-12 11:55:442
均值的计算公式是什么？
首先弄清XY的分布列，然后按离散型随机变量的均值计算公式做，估计XY的分布计算要难点。如果有联合分布律的话，E（XY）=(X1)* (Y1)*(P1)+ (X2)*( Y2)*(P2)+…，所以有E(X,Y)=0x(1/4+1/3+1/4)+1x1/6=1/6在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。2023-06-12 11:55:511
请问3个随机变量相加如何求均值和方差。
方差这种统计概念对大量的数据才有意义。对于3个数，当然可以套用公式，不过，没多大意义。【20 30】【23 35】【24 36】3个随机变量？你是说3个2维向量？把它们写成复数，计算3个复数的平均值就是了。有了平均值（复数），方差也用复数计算。2023-06-12 11:56:161
随机变量X的数学期望E是平均值吗
在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。2023-06-12 11:56:352
假设随机变量x服从二项分布B(10，0．1)．则随机变量X的均值为（ ），方差为（ ）
【答案】：A随机变量x服从二项分布，记为：x-B(n，p)，均值公式为np，方差公式为np(1-P)。对于本题，x-B(10，0．1)，n=10，p=0．1，故均值np=1，方差np(1-p)=0．9。2023-06-12 11:57:031
均值和平均值的区别是什么 均值和平均值的区别有哪些
1、定义不同 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。 2、计算依据不同 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。 3、代表意义不同 样本均值代表着所抽取的样本的集中趋势，而总体均值代表着全体个体的集中趋势。样本来自总体，但是样本只是总体的一部分，两者不可能完全相等，一般有差异。2023-06-12 11:57:111
假设随机变量×服从二项分布B(10，0．1)、则随机变量×的均值为__________，方差为__________。（ ）
【答案】：A随机变量×服从二项分布写作：X～B(n，p)，均值公式为np，方差公式为np(1-p)。本题中，X～B(10，0．1)，n=10，p=0．1；均值为np=1，方=np(1-p)=0．9。2023-06-12 11:57:271
随机变量的分布关于其均值对称是什么意思？
m=E(X)，X-m和m-X同分布2023-06-12 11:57:361
随机变量求导后均值
f"(x)=6x^2+2ax+b △=4a^2 — 24b 讨论： 当a=1时,则b=1、2、3、4、5、6 ,△0； b=2、3、4、5、6,△0； b=3、4、5、6 ,△0； b=5、6 ,△0； b=6,△=0 共36种,无极值点24种； 2个极值点12种, ∴p(ξ=0)=24/36=2/3,p(ξ=2)=12/36=1/3 E(ξ)=0×2/3+2×1/3=2/32023-06-12 11:58:051
随机变量X的均值和X的可能取值的算术平均数有什么不同
踏实随机变量的所有观测值总和与观测值个数的比值，是测度随机变量分布中心最常用的指。2023-06-12 11:58:143
关于大数定律中随机变量的平均值是怎么回事?
随机变量是样本空间中的变量。如离散型，X=1,2,3,4,5等等2023-06-12 11:58:252
正态分布服从什么分布律
如果x服从正态分布N，则x平方服从N（u,（σ^2）/n）。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。扩展资料：注意事项：正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ,σ2）。μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。2023-06-12 11:58:501
什么是正态分布？？
就是个定义，看看就会的2023-06-12 11:59:052
正态分布的均值和方差是随机变量吗
对于正态分布X∽N（μ，σ2）来说，均值μ，也就是数学期望EX，和方差σ2，即DX，是两个重要参数。它可以用来研究连续性随机变量。所以无论是不是正态分布，对一组数据来说方差DX就是变量（X－EX）2的期望，X是数据里的每一个值，EX即均值（数学期望）。2023-06-12 11:59:271
样本均值与总体均值有什么区别？
一、性质不同1、总体均值：描述随机变量取值平均状况的数字特征。2、样本均值：表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。二、特点不同1、总体均值：对任意常数c，均有E（c）=c；n个随机变量和的均值等于均值的和；n个随机变量若相互独立，则乘积的均值等于均值的乘积。这时n为有限整数且大于2.2、样本均值：样本均值的抽样分布在形状上却是对称的。随着样本量n的增大，不论原来的总体是否服从正态分布，样本均值的抽样分布都将趋于正态分布，其分布的数学期望为总体均值μ，方差为总体方差的1/n。三、作用不同1、总体均值：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。2、样本均值：均值是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。参考资料来源：百度百科-总体均值百度百科-样本均值2023-06-12 11:59:341
指数随机变量求均值
(1)废品所占比例是1/15，所以抽出150件的均值就是期望值=150*1/15=10(2)这两个区间的概率相等说明x=-3,x=-1与正态分布曲线所围成面积与x=3,x=5与正态分布曲线所围成面积相等，区间长度都是2，于是根据正态分布曲线的性质可以知道这两个所围成面积是关于正态分布曲线的对称轴对称的，所以对称轴是(-3+5)/2=1,于是正态总体的均值就是12023-06-12 11:59:562
随机变量均值为80，标准差为24，符合正态分布，这个分布在44到128之间的百分比是
哈尔滨工业大学第20？？？2023-06-12 12:00:051
均值和平均值的区别是什么?,均值与平均值的区别
1.定义不同样本均值是指在总体中的样本数据的均值。 2.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。 3.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。 4. 计算依据不同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。 5.一般情况下样本个数小于等于总体个数。 6. 代表意义不同样本均值代表着所抽取的样本的集中趋势，而总体均值代表着全体个体的集中趋势。 7.样本来自总体，但是样本只是总体的一部分，两者不可能完全相等，一般有差异。2023-06-12 12:00:291