样本均值的方差等于总体方差吗？
若总体分布为正态分布时,这样计算是精确的；若总体分布未知,或不是正态分布,只有E(X)=μ,D(X)=σ平方,并且n较大时,这样计算是近似的。这是条件,若是其他情况这样计算是错误的。所以问题中用“等于”一词不太准确.
首先用一个系列样本和方差计算常规方法,计算得到的结果是指该个系列样本值的一个估计量,若干个系列估计值的期望,就是“样本均值的方差”的期望,也就是一个“样本均值的方差”的估计量,计算可得该估计量是个无偏估计量,其值恰等于“总体方差除以n”
在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。
在统计中算术平均数常用于表示统计对象的一般水平，它是描述数据集中位置的一个统计量。既可以用它来反映一组数据的一般情况、和平均水平，也可以用它进行不同组数据的比较，以看出组与组之间的差别。
用平均数表示一组数据的情况，有直观、简明的特点，所以在日常生活中经常用到，如平均速度、平均身高、平均产量、平均成绩等等。
设X为随机变量，X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本，DX为方差。
根据方差的性质，有D(X+Y)=DX+DY，以及D(kX)=k^2*DX，其中X和Y相互独立，k为常数。
于是D(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n
扩展资料
方差的统计学意义：
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。
参考资料来源：百度百科-样本均值
参考资料来源：百度百科-方差
总体方差表示的是一个总体中的所有数据的分布情况，是一个固定的值。而样本均值的方差则表示的是样本均值的分布情况，是一个变量。
具体来说，如果我们从一个总体中取出若干个样本，计算这些样本的均值，那么这些样本均值的方差就是样本均值的方差。
设一个总体的方差为 $\sigma^2$，样本大小为 $n$，则样本均值的方差为 $\frac{\sigma^2}{n}$。这个结论是由中心极限定理得出的。
所以，样本均值的方差并不等于总体方差，它仅是总体方差的一个近似值。样本越大，样本均值的方差就越接近总体方差。
