1樓：一花視界
根本原因是抽樣誤差。
可以這麼理解，從一個總體a中可以抽取無限多個樣本，內每個樣本都有一個平均數，無限容多個樣本的的平均數構成了一個樣本均值總體，這個樣本均值總體的平均數就是原先總體a的平均數，這叫做無偏估計。
總體a中抽取的每一個特定樣本的平均數僅僅是樣本均值總體的一個元素，因此從總體a中抽取的不同樣本的平均數是有差異的，這種差異來自於抽樣誤差。
樣本均值總體所服從的函式分佈就是抽樣分佈，這是中心極限定理的目的所在。
2樓：匿名使用者
結合上一個人解釋的。補充一點
在這裡無偏估計指的是，在多次重複下，樣本均數的平均數接近所估計的引數真值。是指樣本均數的數學期望接近總體均數，而不是單次抽樣獲得的樣本均數接近總體均數。
樣本平均值和總體平均值什麼區別？什麼關係
3樓：王王王小六
一、樣本平均值與總體平均值的區別
1、定義不同
樣本均值是指在總體中的樣本資料的均值。而總體均值又稱為總體的數學期望或簡稱期望，是描述隨機變數取值平均狀況的數字特徵。包括離散型隨機變數的總體均值和連續型隨機變數的總體均值。
2、計算依據不同
樣本均值的計算依據是樣本個數，總體均值的計算依據是總體的個數。一般情況下樣本個數小於等於總體個數。
3、代表意義不同
樣本均值代表著所抽取的樣本的集中趨勢，而總體均值代表著全體個體的集中趨勢。樣本來自總體，但是樣本只是總體的一部分，兩者不可能完全相等，一般有差異。
二、樣本平均值與總體平均值的關係
1、計算思路相同：兩個均值的計算思路都是用所測量的群體的某指標的總和除以群體個數。
2、反映的都是資料的集中趨勢。樣本均值和總體均值都是反映資料集中趨勢的一項指標。
3、兩者一般情況下不完全相等，樣本是對總體的推測。
樣本只是總體的一部分，樣本取自總體，可以反映總體的特徵，因此樣本平均值也會比較接近於總體平均值，恰好等於總體平均值的機會很少。一般情況下樣本均值與總體均值之間會有些差異。
4樓：匿名使用者
總體均值就是隨機變數的期望e(x)，樣本均值是樣本的平均值x拔=∑(i=1 n)xi
舉例是不具有代表性的，從概念和定義理解：期望，方差，總體，樣本，樣本均值，樣本方差
5樓：涼念若櫻花妖嬈
樣本只是總體的一部分，不可能完全相等，樣本取自總體，所以可以反映其特徵，樣板平均值也會比較接近於總體平均值，恰好等於總體平均值的機會很少。
一般情況下樣本均值與總體均值之間會有些差異。
比如，想算出學校數學考試的平均成績，假設學校已共有1000人，這1000人的總成績是80000，那麼平均成績就是80分，但是如果你嫌麻煩，不想把每個人的成績都加起來，你可以隨機找300個人，把他們的成績加起來，假設是24003，這300人平均成績就是80.01分。這時，80就是總體均值，80.
01就是樣本均值。
6樓：匿名使用者
樣本均值恰好等於總體均值的機會很少
一般情況下樣本均值與總體均值之間會有些差異,樣本只是總體的一部分,不可能完全相等.
樣本取自總體,所以可以反映其特徵,平均值也會比較接近.
7樓：匿名使用者
區別：總體平
均值即為研究物件的全部的平均值，而樣本平均值是指從總體中抽出的一部分個體的平均值。
聯絡：樣本是受審查客體的反映形象或其自身的一部分。按一定方式從總體中抽取的若干個體，用於提供總體的資訊及由此對總體作統計推斷。
又稱子樣。例如因為人力和物力所限，不能每年對全國的人口進行普查，但可以通過抽樣調查的方式來得到需要的資訊。從總體中抽取樣本的過程叫抽樣。
最常用的抽樣方式是簡單隨機抽樣，按這種方式抽樣，總體中每個個體都有同等的機會被抽入樣本，這樣得到的樣本稱簡單隨機樣本。樣本的平均值稱樣本均值，樣本偏離樣本均值的平方的平均值稱為樣本方差，在數理統計中，常常用樣本均值來估計總體均值，用樣本方差來估計總體方差。
樣本平均值
樣本均值又叫樣本均數。即為樣本的均值。均值是指在一組資料中所有資料之和再除以資料的個數。
它是反映資料集中趨勢的一項指標。例如 1、2、3、4 四個資料的均值為（1+2+3+4）/4=2.5。
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