两者的区别有定义不同和计算方式不同。定义不同：x拔是所有样本观测值的平均数，是样本的一种特征；而u是总体样本的平均值，是总体的一种特征。计算方式不同：x拔是用每个样本的观测值减去样本平均值的结果再除以样本个数；而u是用每个总体观测值减去总体平均值的结果再除以总体观测个数。

N表示大量数据，n表示少量数据，N是总体元素个数，n是样本元素个数。总体均值：n个随机变量和的均值等于均值的和。样本均值：随着样本数n的增大，样本均值的抽样分布会趋于正态分布，其分布的数学期望为总体的期望，方差为总体方差的1/n。总体和样本均值的符号：n =样本容量 u =总体均值 x =样本均值...

当一个统计数的数学期望值等于相应总体参值，也就是说如果所有可能样本的某一统计数的平均值等于相应总体参数值时，则称此统计数为总体相应参数的无偏估计。样本平均数x就是总体平均数u的无偏估计。

样本标准偏差是对某个数据中的部分数据线进行分析，而总体标准偏差是对整个数据进行分析。分析的范围广度不同。其中X-bar是值得是部分数据的平均值，而U是整体数据的平均值。

对于样本均值X（平均），我们知道其期望值为E(X（平均）) = u，方差为Var(X（平均）) = σ^2/n，其中σ^2为总体方差，这里为1。现在我们要求的是样本均值与总体均值之间的差值的期望绝对值小于等于0.1。我们可以利用切比雪夫不等式来求解这个问题。切比雪夫不等式是一个概率不等式，表示对于任意...

总体方差：卡方检验，F检验。总体比例：Z检验。Z检验的公式： ,x是样本均值，u是总体均值， 是总体方差，N是样本量。得出Z值之后去查Z值检验表，和显著性水平0.05的数值比较，左右两边为拒绝域><临界值的拒绝原假设。有了Z值和临界值excel中可以计算出P值，P值和0.05比较也可以得出是否拒绝原...

u检验是在大样本（n＞30）的情况下，检验随机变量的数学期望是否等于某一已知值的一种假设检验方法。设X1，X2，……，Xn是正态随机变量X的一个样本，总体方差为σ2，假设X的数学期望MX等于某个已知值m0。根据统计理论，当假设成立时，统计量如右图。 由预先给定的信度α，查正态分布表，得uα。...

实际t值用公式t=（样本平均数x-总体平均数u）/(样本标准差s/根号（样本容量n）)计算。如果是临界t值，则可用Excel中的粘贴函数TINV计算，也可通过查t值表得到。,t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。p值就是拒绝原假设的最小alpha值嘛，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布...

样本平均值= （X1+X2+X3...+Xn）/n 这个置信区间的意思是，用样本平均值估算总体平均值u。 假设模拟构建1000个置信区间，理论上总体平均值会包含在950个置信区间中间。 但实际情况上不会是950，会上下有偏差。如果有兴趣，可以用R 语言， 用BOOTSTRAP方法去模拟一下，你就知道了。我们有95%的信...

均匀分布的总体U的概率密度为 f(u) = 1/c .总体U的样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为：f*(x1,x2,...,xn) = Πf(xi) = 1/(c的n次方)