样本方差和总体方差的计算
总样本方差推导公式？
总样本方差推导公式？
标准正太分布求方差的过程：
如果 x～N(μ,σ^2)
那么 t (x-μ)/σ
就服从标准正态分布： t～N(0,1)
也即均值为0，方差为1.概率密度函数为：
f(t) (1/√2π) exp{-t^2/2}
样本标准差和总体标准差的区别是什么？
顾名思义，总体标准差是由全体数据得出的，反映了总体的数据特征，样本标准差只是总体中部分数据得出的，只能反映选取的样本的数据特征。
计算时，总体标准差是除以 n （n 是总体个数）的，而样本标准差是除以 (n-1) （n 是样本容量）的。虽有细微差别，但当 n 很大时，差别不明显。
样本方差公式？
先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差
样本方差和总体方差的区别？
1、定义不同
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。
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。
2、准确性
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。
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。
3、分母不同
样本方差的分母是n-1。
总体方差的分母却是n。
注意：样本方差是个随机变量，总体方差是个确定值。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！
。
如何证明样本方差的期望等于总体方差？
从样本得来的量都是随机变量，你把它看成一个普通随机变量即可。假如你从总体每次抽5个观察值，每次抽出的5个观察值计算它的均值发现基本都不一样。
你每次抽5个观察值都能得到一个样本平均值，假设进行无限次，那么就能得到无限个样本均值，把这无限个样本均值求和再进行平均又能得到一个平均值，最后得到的就是样本均值的期望，也就是样本均值的平均值。