统计概率--总体与样本
本文主要介绍了整体和样本思维，以及如何有效、正确地收集数据，并通过样本了解整体情况。
一、抽样分布
一般来说，统计学中体样本的一般例子
指研究对象的整个群体。
样本：统计中个体样本的一般例子
它是从整体中选择的一部分，用来代表整体情况。
样本数量：统计中个体样本的总体例子
又称样本空间，是指有多少样本。
样本大小：以及样本的容量，表示每个样本中有多少数据。
抽样分布：可视化样本平均值，称为抽样分布。
样本平均值：用表示样本中所有数据的平均值。
总体平均值：所有要研究的数据的平均值，用表示。
2、抽样方法
采用正确的抽样方法可以保证结果的正确性，如果样本不能代表整体目标，则样本就会偏移。因此，在抽样时，首先定义目标的整体，然后确定样本的大小和数量，最后制定一个抽样空间，通常是随机抽取的。
样品抽样方法：简单随机抽样、分层抽样、整组抽样、系统抽样。
随机抽样简单：随机选择一个大小n样本，所有大小n抽样的可能性是相同的，包括重复抽样和不重复抽样。具体方法包括抽签或使用随机编号生成器。
分层抽样：一般分为几个单位相似的层，层之间尽可能不同。分层后，对每层进行简单随机的抽样。整组抽样：一般分为几组，每组尽可能与其他组相似，可以通过简单的随机抽样提取几组，然后用提取的组形成样本。
系统抽样：选择数字：K，然后每到第K抽样一次数据。
二、中心极限定理
定义:如果从一个非正太整体来看X取出样本，样本很大X分布类似于正态分布。
特征:1.样本的平均值约等于整体平均值。
2.无论整体分布如何，任何整体样本的平均值都将围绕整体平均值，并呈现正态分布。
作用：1.当无法获得整体数据时，可以用样本来估计整体信息(如民意调查)。
2.根据整体信息判断样本是否属于整体。
三、如何用样本估计整体情况
平均参数：利用中心极限定理，我们可以用样本估计整体平均值，样本平均值约等于整体平均值。
样本估计总体方差公式：
注意：样本的方差是除以n，样本估计的总体方差除以n-1，因为整体方差往往大于样本方差，更接近整体方差。
标准误差：要求所有样品的平均值。
误差：如果样本的平均值在整体平均值 -3除了标准误差，我们可以说这个样本不属于这个整体。
如何避免日常生活中的偏见
样本偏差：样本收集不足引起的偏见，例如，我们经常得出一个例子，即所谓的偏见概括。如何避免：尽可能增加样本，统计推断样本越大越可靠。
幸存者偏差：取样偏差，人们普遍认为事物自然会发展到好的方面，短时间内相信事物是随机的，长时间不相信事物的随机性。人们只关注明显的样本，而往往忽略了没有机会出现的样本。如何避免：1.学会从多个角度全面观察问题，
2.学会屏蔽噪音。
概率偏见：心理概率（自以为是概率）与客观概率不一致。例如，在交通方面，大多数人认为飞机是最危险的交通工具。汽车和列车相对安全，但相反，飞机坠毁的概率远低于其他交通工具。
如何避免：
1.学好统计和概率，用数学方法验证；
信息茧房：在信息传播中，大多数人自己的信息需求并不全面。人们通常只选择他们感兴趣的信息。从长远来看，你看到的只是你感兴趣的信息，而对其他信息一无所知。从长远来看，这将导致人们观点的极化。如何避免：在获取信息时不要选择个性化的推荐工具。在85425168个原始统计学中找到整体个人样本的例子设计图片，包括统计学中整体个人样本的例子图片、材料、海报、证书背景和源文件PSD、PNG、JPG、AI、CDR等格式素材！
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