总体平均数怎么求，总体均值和样本均值的区别和联系

全部数据加起来求和

然后除以整体个数

用相对应的总数，除以要平均分成的份数，就得到对应的平均数

一、样本平均值与整体平均值的区别 1、定义不一样 样本均值是指在整体中的样本数据的均值。而整体均值又称为整体的数学希望或简称希望是描述随机变量取值平均状况的数字特点。涵盖离散型随机变量的整体均值和连续型随机变量的整体均值。

2、计算依据不一样 样本均值的计算依据是样本个数，整体均值的计算依据是整体的个数。大多数情况下情况下样本个数小于等于整体个数。

3、代表意义不一样 样本均值代表着所抽取的样本的集中趋势，而整体均值代表着我们全体个体的集中趋势。

样本来自整体，但是，样本只是整体的一些，两者不可能完全相等，大多数情况下有差异。 二、样本平均值与整体平均值的关系 1、计算思路一样：两个均值的计算思路都是用所测量的群体的某指标的总和除以群体个数。

2、反映的都是数据的集中趋势。

样本均值和整体均值都是反映数据集中趋势的一项指标。

3、两者大多数情况下情况下不完全相等，样本是对整体的推算预测。

样本只是整体的一些，样本取自整体，可以反映整体的特点，因为这个原因样本平均值也会比较接近于整体平均值，恰好等于整体平均值的机会很少。

大多数情况下情况下样本均值与整体均值当中会有部分差异。 来源：-样本平均值 来源：-整体平均值

标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不一样于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数一样的，标准差未必一样。

第一得出平均数x。

针对样本的数据，标准差^2=方差=各数据与x之差的和再除以n-1，其实就是常说的[(x1-x)^2+(x2-x)^2++(xn-x)^2]/(n-1)

针对整体的数据，标准差^2=方差=各数据与x之差的和再除以n，其实就是常说的[(x1-x)^2+(x2-x)^2++(xn-x)^2]/n

用手工计算器按mode/clR 进入sd 模式，输入数 数据，每输入一次数据然后按M+ (DT)键，记录数据。shift键键2键 选平均值。

样本平均数的计算公式是：设样本平均数为x拔，样本中数据有n个，则x拔＝（x1+x2+....+xn)/n。样本平均数是从一个或多个随机变量上的数据集合（样本）计算的统计量。

样本平均值是整体平均值的估计量，这当中整体是指采集样本的集合是统计比较经常会用到的一种平均数算法。样本平均数是一个向量，每个元素是随机变量之一的样本均值，即每个元素是这当中一个变量的观察值的算术平均值。假设仅观察到一个变量，则样本平均数是单个数字（该变量的观察值的算术平均值）。

计算公式是s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/（n-1）)，标准偏差是一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可以通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

标准差公式是一种数学公式。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，

公式请看下方具体内容所示：样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt（（（x1-x）^2+（x2-x）^2+......（xn-x）^2）/（n-1））整体标准差=σ=sqrt（（（x1-x）^2+（x2-x）^2+......（xn-x）^2）/n）因为方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，大家很难直观的衡量，故此，经常会用到方差开根号换算回来那就是我们要说的标准差（SD）。

在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，故此，自由度是（n-1）。标准差，中文环境中又常称均方差是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在可能性统计中常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数一样的两组数据，标准差未必一样。

标准差

标准差也被称为标准偏差，标准差(Standard Deviation)描述各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可以通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数一样的两个数据集，标准差未必一样。

比如，A、B两组各有6位学生参与同一次语文测验，A组的成绩为95、85、75、65、55、45，B组的成绩为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差肯定是17.078分,B组的标准差肯定是2.160分，说明A组学生当中的差距要比B组学生当中的差距大得多。

整体标准偏差与样本标准偏差区别

整体标准偏差：针对整体数据的偏差，故此，要平均，

样本标准偏差，也称实验标准偏差：针对从整体抽样，利用样本来计算整体偏差，为了使算出的值与整体水平更接近，就一定要将算出的标准偏差的值适度放大，即，

公式

样本标准偏差，代表所采取的样本X1,X2,...,Xn的均值。

整体标准偏差，代表整体X的均值。

例子：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的样本标准偏差。

= (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5

= [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/(4-1)

样本标准偏差 S = Sqrt(S^2)=75， 注：八年级（下册）上海科学技术出版 21.2数据的离散程度中的标准差是整体标准

标准偏差计算公式是S=Sqr(∑(xn-x拨)^2/(n-1))公式中∑代表总和，x拨代表x的算术平均值，^2代表二次方，Sqr代表平方根。

整体均数的意思是指整体的平均数

样本平均数的计算公式是：设样本平均数为x拔，样本中数据有n个，则x拔=（x1+x2+....+xn)/n。样本平均数是从一个或多个随机变量上的数据集合（样本）计算的统计量。

样本平均值是整体平均值的估计量，这当中整体是指采集样本的集合是统计比较经常会用到的一种平均数算法。

针对正态分布X∽N（μ，σ2）来说，均值μ，其实就是常说的数学希望EX，和方差σ2，即DX是两个重要参数。它可以用来研究连续性随机变量。故此，不管是不是正态分布，对一组数据来说方差DX就是变量（X－EX）2的希望，X是数据里的每一个值，EX即均值（数学希望）。