样本方差和总体方差的区别是什么？
区别：
1、定义不同
总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。
样本方差是样本关于给定点x在直线上散布的数字特征之 一，其中的点x称为方差中心。样本方差数值上等于构成样本的随机变量对离散中心x之方差的平方和。
2、准确性
总体方差有有限总体和无限总体，有自己的真实参数，这个均值是实实在在的真值，在计算总体方差的时候，除以的是N。
样本方差是总体里随机抽出来的部分，用来估计总体（总体一般很难知道），由样本可以得到很多种类的统计量。
3、分母不同
总体方差的分母却是n。
样本方差的分母是n-1。
扩展资料：
样本方差的无偏估计：
设统计量是总体中未知参数的估计量，若，则称为的无偏估计量；否则称为有偏估计量。
上面这个定义的意思就是说如果你拿到了一堆样本观测值，然后想通过这一堆观测值去估计某个统计量，一般就是想估计总体的期望或方差。
如果你选择的方法所估计出来的统计量的平均值与总体样本的统计量相等，称这种方法下的估计量是无偏估计，否则，就称这种方法下的估计量为有偏估计量。
参考资料：百度百科 样本方差
1、定义不同
总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。
样本方差是样本关于给定点x在直线上散布的数字特征之 一，其中的点x称为方差中心。样本方差数值上等于构成样本的随机变量对离散中心x之方差的平方和。
2、准确性
总体方差有有限总体和无限总体，有自己的真实参数，这个均值是实实在在的真值，在计算总体方差的时候，除以的是N。
样本方差是总体里随机抽出来的部分，用来估计总体（总体一般很难知道），由样本可以得到很多种类的统计量。
3、分母不同
总体方差的分母却是n。
样本方差的分母是n-1。
样本方差的无偏估计：
设统计量是总体中未知参数的估计量，若，则称为的无偏估计量；否则称为有偏估计量。
上面这个定义的意思就是说如果你拿到了一堆样本观测值，然后想通过这一堆观测值去估计某个统计量，一般就是想估计总体的期望或方差。
如果你选择的方法所估计出来的统计量的平均值与总体样本的统计量相等，称这种方法下的估计量是无偏估计，否则，就称这种方法下的估计量为有偏估计量。
在计算总体方差的时候，除以的是N
样本是总体里随机抽出来的部分，用来估计总体（总体一般很难知道）， 由样本可以得到很多种类的统计量，样本均值统计量可以估计真实均值 样本中位数也可以 样本极差可以估计方差
样本标准差也可以，但这些统计量有优劣好坏的区别
总的来说总体方差是个确定值，样本方差是个随机变量！用样本方差这个随机变量来估计总体方差显然带有不确定性 所以带有概率估计特性！
这种以小见大的方法在各个领域都有应用！但没研究过统计特性的人 喜欢用所谓的百分比检验估计总体好坏
但在应用领域，见很多人不以为然，认为要想估计总体的参数，抽样太不准确，应该要全检验
但实际这是误区！ 抽样的效率要远高于全检！ 不说在破换性验的场合，就说在大量重复性检验的时候，比如说10000个零件 ，要想知道这批零件的均值和方差， 精确知道 我们必须全部检验 或者要保证每一个零件都是合格品需要全检验， 但实际你只要检验100个，就可以以99%的可靠性 说明这个均值的精确程度，什么意思呢？ 10000个零件作为一批，你抽随机抽100个
尽管每批都是好的，但犯错误只有1%，意思就是某厂生产100批共计100万个，全部是好，但抽样检验后 只拒绝一批！对生产方损失只有这一批的损失，若生产方开始弄虚作假，那此规则是如何保护使用方的呢， 若弄虚作假很严重，那么检出概率可以达到99.9%，就是意思说是如果1000批零件全是不合格批，被错误接受的只有1批 当然如果弄虚作假不很严重，检出错误的批次会大一些，但实际每批质量也不怎么差，尤其在高质量场合。这时损失是相当小的
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