统计示例

本文解释了统计的示例。因此，您将找到优秀样本统计学家的特征、样本统计示例以及其他相关统计概念。

统计的例子是什么？

样本统计量是根据样本中的数据计算的统计度量。因此，样本统计量是代表样本特征的值。

抽样统计用于估计总体参数、描述样本或评估假设。

例如，样本均值是用于近似总体样本值的样本统计量。因此，可以通过计算样本均值统计量来估计总体均值。

统计例子

现在我们知道了样本统计量的定义，让我们看一下样本统计量的几个示例及其公式，以更好地理解这个概念。

样本平均值

样本均值是样本中数值的平均值。要计算样本均值，必须将样本中的所有值相加，然后除以样本中的数据总数。样本均值的符号是

。

样本比例

样本比例是样本中成功案例与样本量的比例。因此，要计算样本比例，必须将样本中成功的数量除以数据总数。样本比例的符号为

。

样本偏差

样本方差是离散度的度量，表明统计样本的变异性。要计算样本方差，必须将所有样本残差的平方相加，然后除以样本量减一。样本方差的符号是 s ² 。

统计样本的属性

统计样本具有以下属性非常重要：

• 完整性：样本统计量以某种方式表示相应的总体参数。
• 一致性：随着样本量的增加，样本统计量的值变得更接近总体参数的真实值。
• 充分性：样本统计总结了样本的所有相关信息。
• 公正性：样本统计量的偏差定义为其期望值与参数实际值之间的差异。因此，样本统计应尽可能不偏不倚。
• 最小误差：样本统计值与参数实际值之间的差异应尽可能小。
• 低方差：样本统计量的方差应该很低。
• 稳健性：稳健的样本统计量是指，如果修改某些初始假设，统计结果不会显着改变。

统计和总体参数示例

在本节中，我们将看到样本统计量和总体参数之间的差异。

样本统计量和总体参数之间的区别在于它们所代表的数据集。样本统计量是使用样本数据计算的测量值。然而，总体参数是代表所研究的整个总体的值。

一般来说，同一统计量度对应的样本统计量和总体参数具有相同的公式，但代表的概念不同。

由于总体中并非所有值通常都是已知的，因此无法计算总体参数。因此，抽样统计通常用于估计总体参数的值。要查看这是如何完成的，请单击以下链接：

抽样分配

抽样分布或抽样分布是考虑总体中所有可能样本而得出的分布。简单地说，抽样分布是通过计算总体中所有可能样本的抽样统计量而获得的分布。

例如，如果我们从统计总体中提取所有可能的样本并计算每个样本的均值，则样本均值集合形成抽样分布。

在统计学中，抽样分布用于计算研究单个样本时接近总体参数值的概率。