关于统计中的总体和样本的关系

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总是搞不懂总体和样本之间的一些关系
1 总体的方差代表什么，样本的方差又代表什么，当样本量取无穷大时，样本即为总体，但是样本方差却为零，这是什么意思
2 中心极限在应用时，要求，总体偏离正态越远，样本量应越大，但是n充分大时样本符合正态分布，但是取无穷时样本即为总体啊，总体不符合正态啊

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关键词：是什么意思 正态分布 中心极限 样本量 无穷大 正态分布 统计 样本 极限 中心

样本方差如何为0的？请lz示下～

中心极限定理讨论的是样本均值的分布。。。lz，再回去仔细看一下概率论的教材吧。Ross的那本就可以～

foozhencheng 发表于 2015-10-7 13:08
样本方差如何为0的？请lz示下～

σ2/n，n→∞，样本方差不就为零了么?

WUJI_007 发表于 2015-10-7 15:04
σ2/n，n→∞，样本方差不就为零了么?

这不是样本方差，是样本均值的方差。。。

总体方差是总体数据偏离总体均值的波动程度，而样本方差是从总体中随机抽取的一定数量的数据偏离其均值的波动程度。然而总体一般是很难获得，因此一般用样本来估计总体，样本容量越大就越接近总体。中心极限是指样本容量无限增加时，样本服从的分布越接近正态分布

样本方差表示的是标准误，指的是抽样值与总体均数的差距，如果样本等于总体的时候，就不存在抽样误差了，所以这时候样本的方差就是0了，不知道解释对没有，请斧正

样本方差表示的是标准误差

总体是所有个体的集合，总体的方差表示个体之间的差异程度；样本是从总体抽取出来的个体的集合，样本的方差表示抽取出来的个体之间的差异程度，当样本量增大时，抽取的样本更能代表总体，样本的方差接近总体的方差。
中心极限定理说的是虽然总体不服从正态分布，但是当样本量足够大时，所有样本的和，或者说是均值，是服从正态分布的。

区别很大,总体分有限总体 和无限总体 有自己的真实参数 尤其这个均值是实实在在的真值
在计算总体方差的时候,除以的是N

样本是总体里随机抽出来的部分,用来估计总体（总体一般很难知道）, 由样本可以得到很多种类的统计量,样本均值统计量可以估计真实均值 样本中位数也可以 样本极差可以估计方差
样本标准差也可以,但这些统计量有优劣好坏的区别

总的来说总体方差是个确定值,样本方差是个随机变量!用样本方差这个随机变量来估计总体方差显然带有不确定性 所以带有概率估计特性!