样本统计是什么？2022年长春考研心理学办要多少钱？
1)点估计、区间估计和标准误差
(1)良好的估计标准:(1)无偏差:即以多个样本的统计量作为总参数的估计值，偏差的平均值为0；例如，以样本平均值作为总平均值μ估计值为无偏差；因为无限多个样本的平均数X与μ偏差之和为零；但方差S2不是σ2无偏估计，σ2无偏估计为：S2n-1=∑x2/(N-1)
(2)有效性:当总参数无偏估计不止一个统计时，无偏估计变异小的人有效性高，变异大的人有效性低，即方差越小越好；比如μ的估计量有Mo,Md,X但是，只有X是变异量小。
（3）一致性：即当样本无限增加时，估计值应越来越接近其估计的总参数，估计值越来越准确，逐渐接近真实值；即N→∞，X→μ,S2n-1→σ2;
(4)充分性:指一个容量n样本统计是否充分反映了所有样本统计n数据反映的总体信息。例如X它可以反映所有数据所代表的整体信息，因此X充分性高；二Mo，Md仅反映部分数据反映的总体信息，充分性低；
(2)区间估计:
区间估计的原理是根据样本分布理论误计算样本分布标准的区间长度，解释整体参数落入信心区间的可能性；
2)估计总体平均值
3)估计标准差和方差(可以先计算标准差的范围，然后再计算标准差的范围)
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