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样本和变量的区别
解释以下概念:总体、个体、
样本
、样本容量、
变量
、参数、统计数、效应...
答:
样本容量是指样本个体的数目。变量是相同性质的事物间表现差异性的某种特征
。参数是描述总体特征的数量。统计数是描述样本特征的数量。效应是由因素而引起试验差异的作用。互作是指两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应。试验误差是指试验中不可控因素所引起的观测值偏离真值的差异,可以分为随机误...
举例说明总体、
样本
、参数、统计量、
变量
这几个概念
答:
总体(population)指的是包含所有研究对象的完整集合。
样本
(sample)是从总体中抽取出来的一部分元素组成的子集。参数(parameter)是用来描述总体特征的概括性数值度量。统计量(statistic)则是用来描述样本特征的概括性数值度量。
变量
(variable)则是代表研究对象某种特征的概念。以某市中学教育情况的研究为...
什么是总体、
样本
、参数、统计量、
变量
?
答:
样本是从总体中抽取出来的,作为总体的代表,由部分单位组成的集合体。在抽样推断中,总体又称为母体,相应的,样本又称为子样。抽取样本应注意以下几个问题:1.
样本的
单位必须取自总体2.一个总体可以抽取多个样本3.确保样本的客观性与代表性。参数,也叫参
变量
,是一个变量。统计量是统计理论中用来对...
举例说明总体、
样本
、参数、统计量、
变量
这几个概念
答:
总体(population)是包含所研究的全部个体(数据)的集合。
样本
是从总体中抽取的一部分元素的集合。参数是用来描述总体特征的概括性数字度量。统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量。
变量
是说明现象某种特征的概念。比如我们欲了解某市的中学教育情况,那么该市的所有中学则构成一个总体,其中的每一所中...
例个简单的例子说明总体、
样本
、参数、统计量、
变量
这几个概念。_百度...
答:
样本是观测或调查的一部分个体,总体是研究对象的全部
。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。参数,也叫参变量,是一个变量。我们在研究当前问题的时候,关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系,其中有一个或一些叫自变量,另一个或另一些叫因...
什么是总体、
样本
、
变量
?
答:
总体就是根据一定的研究目的和要求所确定的被研究对象的全体,也称母体。例如,当人们对广东省大学生的择业倾向进行研究和探讨时,广东省所有在校大学生的集合就是我们研究的总体。又如,人们打算研究广州市居民的家庭生活质量,那么广州市所有的居民家庭就构成人们研究的总体。
样本
就是从总体中按一定方式抽取...
样本变量
是什么
答:
样本变量
是从总体中随机抽取的若干单位构成的集合体,它是统计问题的第二要素,可变的数量。因为样本、
变量的
概念是,样本:从总体中随机抽取的若干单位构成的集合体,它是统计问题的第二要素,变量:可变的数量;变量的具体表现,即可变数量
的不同
取值,称为变量值,所以样本变量是从总体中随机抽取的若干...
概率论中随机
变量
和随机
样本
这两个概念怎么分辨
答:
随机
变量
是概率论中的,是变量,有分布函数,随机
样本
是统计里面的 ,是一组数据
数理统计里,
样本和
随机
变量
是什么关系
答:
定义在样本空间上的实值函数,称为随机
变量
。表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关,都可以数量化,即都能用数量化的方式表达。样本是随机变量,其不会绝对地以某种结果出现。
样本的
任何一种结果出现都是带有一定概率的,这种概率分布就称为样本分布。样本是受随机性影响的...
概率与统计中,
样本
值x和随机
变量
X
有什么
联系
和区别
?
答:
对于一个不确定的总体(比如全校学生的身高)来说,它的均值X是一个随机变量,因为通常不会确切的得出全校学生身高的均值,也就是说随机
变量的
值是不确定的。从中抽出一部分学生测他们身高的均值,这就是
样本
均值X,你已经确切的得到了一个均值,所以样本均值是确定的数值。推广到所有变量,随机变量X...
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