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。

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。

如果研究的对象是100人，这100人就是总体。从中抽取10人做研究，那就是样本。参数是反映总体统计特征的数字，如这100人的平均身高，方差等等。变量就是反应总体的某些特性的量，如身高。

举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念

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，其中的每一所中学都是一个个体。我们若从全市中学中按某种抽样规则抽出了10所中学，则这10所中学就构成了一个样本。在这项调查中我们可能会对升学率感兴趣，那么升学率就是一个变量。我们通常关心的是全市的平均升学率，这里这个平均值就是一个参数。而此时我们只有样本的有关升学率的数据，用此样本计算的平均值就是统计量。

在python中模块是个什么概念？能用简单的例子说明吗？

一个模块就是一个文件，导入文件就导入了相应的模块，可以使用模块里定义的类，函数，变量等信息。如果模块很多，可以用包来管理，就是把文件放进一个文件夹里，再添加一个__init__py文件。

用一个简单的例子说明市盈率的计算

一个股本1亿股的公司，如果今年预计利润为2亿元，其每股收益EPS=2亿/1亿=2元。如果目前股价为40元，则其市盈率PE=40/2=20。

样本统计量就是统计量？这两个概念是一样的吗

样本统计量的概念很宽泛(譬如样本均值、样本中位数、样本方差等等)，但是，不是所有的样本统计量和总体分布的关系都能被确认，只是常见的一些统计量和总体分布之间的关系已经被证明了。

例如:

样本均值的分布，根据中心极限定理，不管总体分布是什么(不管是正态还是非正态，已知或未知)，都会近似的服从正态分布(条件是样本容量足够大)，而且均值相等，样本标准差是总体标准差的根号N倍关系。

统计量（statistic）是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量，是直接从样本计算出的量数，代表样本的特征。统计量有一套符号表示方法。如总体平均数则用（读mu）表示；总体标准差则用（读sigma）表示，总体相关系数则用（读rho）表示。一般为为希腊字母。

设(X1,X2,,Xn)是来自总体X的一个样本，g(X1,X2,,Xn)是样本的函数，若g中不含任何未知参数，则称g(X1,X2,,Xn)是一个统计量。

关于融资融券的问题，举几个简单的例子说明

打个通俗的比方吧

1。比如说你有10块钱，看好一只将要上涨的股票，可这只股票20元，这时证券公司允许你用10元钱买20元的股票，也就是说证券公司借给你钱了，这对你来说就叫融资。如果你买的这支股票跌了，赔了钱当然算你的，尤其是跌到10元时，证券商当然不会陪钱啦，就给你强行卖出，这叫平仓。如果这支股票涨了，那挣的那部分钱自然算你的，不过你要等卖出时还给借证券公司的那部分钱的利息。（其实这部分钱并没有实际地转移）

2。有一支股票涨得非常高，到了一个整数关口，你觉得该跌了，要是跌也能挣钱多好啊！这时，证券公司收了你10元钱借给你一份20元的股票，就象押赌注一样，如果这只股票涨了，你就赔。如果跌，你就挣。原理同上一个例子一样。赔钱肯定不会赔到证券公司，挣了钱就给证券公司借的那部分利息。等跌到你心理预期的价位时你再把它买回来。这个借来证券先卖出后买入的过程对你来说就是融券。

明白了么，有点象赌博中的押小赌大，在金融中叫保证金杠杆交易。如融资融券推出的话，那么我们就不用在跌跌不休的股市中坐以待毙了。

在抽样调查中。 总体。个体。样本。 是什么意思。举个简单的例子吧。

调查三百个老人每天锻炼的时间 抽取三十个老人锻炼的时间 分别是： XXXXXXX 总体：三百个老人每天锻炼的时间 个体：每个老人每天锻炼的时间样本：三十个老人锻炼的时间

%lf 与%f有什么区别（给个简单的例子说明）

对于以小数形式输出单、双精度数，用%lf和%f输出效果是一样的，因为系统默认输出的小数位只有6位，除非你指定了输出的小数位数，比如：%1015f（会输出15位小数）。字符l是用于长整型整数的！

样本统计量和总体参数有什么区别和联系

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

由于总体数据通常是不知道的，因此参数是一个未知的参数

统计量是根据样本数据计算出来的一个量，它是样本的函数。由于样本已经抽出，因此统计量为已知

请举一个简单的例子说明Switch 函数的用法。谢谢。

Function MatchUp (CityName As String)

Matchup = Switch(CityName = "London", "English", CityName _

= "Rome", "Italian", CityName = "Paris", "French")

End Function

例子：如果研究的对象是100人，这100人就是总体。从中抽取10人做研究，那就是样本。参数是反映总体统计特征的数字，如这100人的平均身高，方差等等。变量就是反应总体的某些特性的量，如身高。

总体（population）是包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成，如由多个企业构成的集合，多个居民户构成的集合，多个人构成的集合，等等。

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数据进行分析、检验的变量。

在初等数学中，变量是表示数字的字母字符，具有任意性和未知性。把变量当作是显式数字一样，对其进行代数计算，可以在单个计算中解决很多问题。

扩展资料：

统计上的绝对量指标，按连续性分可分为离散变量与连续变量。按性质分可分为确定性变量和随机变量。

1．离散变量

离散变量亦可叫离散指标，是指仅能表现为整体取值的指标。可通过数数得到，最小单位的情况下只能是整数，只能被有限次分割。如职工人数、企业数。

2．连续变量

连续变量亦可叫连续指标，通过计算得到，最小单位的情况下可以是小数，能被无限次分割。如人的身高。

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

参考资料：

百度百科-总体 

百度百科-统计量 

百度百科-变量

所谓的统计量是指样本的一个不含总体分布未知参数的函数。

所以要判断一个随机变量是不是一个统计量，就要看式子中有没有未知参数。

你给的这个例子中μ未知，因此含有μ的就不是统计量，因此不是统计量的是

第2 个与第4个

问题一：常用的统计量有什么 常用的统计量有

样本均值（即n个样本的算术平均值） ，

样本方差（即n个样本与样本均值之间平均偏离程度的度量），

样本极差（样本中最大值减最小值），众数，样本的各阶原点矩和中心矩。

问题二：常用的统计量有什么数、什么数和什么数 平均数，中位数，众数。就这些这是数学练系策的题建议别老想抄答案。。。

问题三：小学学过的统计量都有哪些？ 样本均值，样本和，样本中位数

问题四：哪些属于统计量 统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。

宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义，对于单个微观粒子，宏观量是没有意义的．相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量．需要指出的是，描写宏观世界的物理量例如速度、动能等实际上也可以说是宏观量，但宏观量并不都具有统计平均的性质，因而宏观量并不都是统计量．

数理统计的基本概念。指不含未知参数的样本函数。如样本x1，x2，…，xn的算术平均数(样本均值)＝1n(x1+x2+…+xn)就是一个统计量。从样本构造统计量，实际上是对样本所含总体的信息提炼加工；根据不同的推断要求，可以构造不同的统计量。

统计量有众数，平均数，中位数等等

评价估计量好坏的标准

1） 无偏性。无偏性是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。设总体参数为θ，所选择的估计量为 θ，如果E( θ)= θ,称 θ 为 θ 的无偏估计量。

（2） 有效性。一个无偏的估计量并不意味着它就非常接近被估计的参数，它还必须与总体参数的离散程度比较小。假定有两个用于估计总体参数的无偏估计量，分别用m1和m2 表示，它们的抽样分布的方差分别用 D（m1 ）和D（m2 ）表示，如果 m1的方差小于m2 的方差，即D（m1） 问题五：常用的统计量有哪些 平均数，中位数，众数，方差，标准差

常用统计量

样本矩

设x1,x2,…,xn是一个大小为n的样本,对自然数 k，分别称 为k阶样本原 统计量

点矩和k阶样本中心矩, 统称为样本矩。许多最常用的统计量，都可由样本矩构造。例如，样本均值（即α1）和样本方差 是常用的两个统计量,前者反映总体中心位置的信息，后者反映总体分散情况。还有其他常用的统计量，如样本标准差，样本变异系数S/^,样本偏度,样本峰度等都是样本矩的函数。若(x1,Y1),(x2,Y2),…，(xn,Yn)是从二维总体(x，Y)抽出的简单样本,则样本协方差・及样本相关系数 也是常用的统计量，r可用于推断x和Y的相关性。

次序统计量

把样本X1,x2，…，xn由小到大排列，得到，称之为样本x1,x2,… 统计量

,xn的次序统计量。其中最小次序统计量 x(1)最大次序统计量x(n)称为极值,在那些如年枯水量、年最大地震级数、材料的断裂强度等的统计问题中很有用。还有一些由次序统计量派生出来的有用的统计量，如：样本中位数 是总体分布中心位置的一种度量，若样本大小 n为奇数，，若n为偶数,，它容易计算且有良好的稳健性。样本p分位数Zp(0>

问题六：统计量有那些？ 常用的统计量有:

总体 样本 个体 平均数 中位数 众数 方差 标准差

问题七：什么是统计量？常见的统计量有哪些，它们如何定义？ 常用的统计量有样本均值（即n个样本的算术平均值） ，样本方差（即n个样本与样本均值之间平均偏离程度的度量），样本极差（样本中最大值减最小值），众数，样本的各阶原点矩和中心矩。

问题八：常用的统计量有什么 常用的统计量有

样本均值（即n个样本的算术平均值） ，

样本方差（即n个样本与样本均值之间平均偏离程度的度量），

样本极差（样本中最大值减最小值），众数，样本的各阶原点矩和中心矩。

问题九：常用的统计量有哪些 平均数，中位数，众数，方差，标准差

常用统计量

样本矩

设x1,x2,…,xn是一个大小为n的样本,对自然数 k，分别称 为k阶样本原 统计量

点矩和k阶样本中心矩, 统称为样本矩。许多最常用的统计量，都可由样本矩构造。例如，样本均值（即α1）和样本方差 是常用的两个统计量,前者反映总体中心位置的信息，后者反映总体分散情况。还有其他常用的统计量，如样本标准差，样本变异系数S/^,样本偏度,样本峰度等都是样本矩的函数。若(x1,Y1),(x2,Y2),…，(xn,Yn)是从二维总体(x，Y)抽出的简单样本,则样本协方差・及样本相关系数 也是常用的统计量，r可用于推断x和Y的相关性。

次序统计量

把样本X1,x2，…，xn由小到大排列，得到，称之为样本x1,x2,… 统计量

,xn的次序统计量。其中最小次序统计量 x(1)最大次序统计量x(n)称为极值,在那些如年枯水量、年最大地震级数、材料的断裂强度等的统计问题中很有用。还有一些由次序统计量派生出来的有用的统计量，如：样本中位数 是总体分布中心位置的一种度量，若样本大小 n为奇数，，若n为偶数,，它容易计算且有良好的稳健性。样本p分位数Zp(0>

问题十：常用的统计量有什么数、什么数和什么数 平均数，中位数，众数。就这些这是数学练系策的题建议别老想抄答案。。。

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