今天鞋百科给各位分享评判样本均值的标准是的知识，其中也会对总体均值和样本均值的区别？？(总体均值和样本均值的区别与联系)进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！

总体均值和样本均值的区别？？

随机变量的均值与样本均值一样吗

什么是“平均值的标准偏差”？

抽样估计的优良标准是什么？

抽样估计的优良标准应满足以下三个方面的条件:

无偏性。即要求所有可能样本指标的平均数（样本指标的数学期望）与被估计的总体参数之间没有偏差。虽然每一次的样本指标值和总体指标值之间都可能有误差，但在多次反复的估计中，所有抽样指标值的平均数应该等于所估计的总体指标值本身，即用样本指标去估计总体参数，平均说来是没有偏误的。

一致性。用统计量估计总体参数要求当样本的单位数充分大时，抽样指标也充分地靠近总体指标。就是说，随着样本单位数n的无限增加，统计量和未知的总体参数之差的绝对值小于任意小的数，它的概率也趋近于1，即实际上是几乎肯定的。

有效性。以统计量估计总体参数时，优良估计量的方差应该比其他估计量的方差小。例如用样本平均数或总体某一变量值来估计总体平均数，虽然两者都是无偏的，而且在每一次估计中，两种估计量和总体平均数都可能有离差，但样本平均数更靠近于总体平均数的周围，平均说来其离差比较小。所以对比说来，抽样平均数是更为有效的估计量。

评价估计量的标准有哪些

　　在实际工作中，总体参数往往是未知的，需要使用样本统计量来估计总体参数。衡量估计量优劣的标准一般有以下三个：
　　1、无偏性：无偏性不是要求估计量与总体参数不得有偏差，因为这是不可能的，既然是抽样，必然存在抽样误差，不可能与总体完全相同。无偏性指的是如果对这同一个总体反复多次抽样，则要求各个样本所得出的估计量（统计量）的平均值等于总体参数。符合这种要求的估计量被称为无偏估计量。
　　2、有效性：估计量与总体之间必然存在着一定的误差，衡量这个误差大小的一个指标就是方差，方差越小，估计量对总体的估计也就越准确，这个估计量也就越有效。
　　3、一致性：一致性指的是当样本量逐渐增加时，样本的估计量（统计量）能够逐渐逼近总体参数。