经济师考试样本方差和总体方差

样本是从总体中抽出的部分个体，样本方差是总体方差中n个中的一个。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。

样本方差的方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量。

样本均值：

样本方差与总体方差的关系公式是样本方差等于总体方差除以n，总体方差的计算公式分母是n，样本方差的计算公式分母是n-1，抽取样本的目的是推算出总体的信息。

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。样本方差用来表示一列数的变异程度，样本均值又叫样本均数，即为样本的均值。

总体方差和样本方差计算公式如下：

总体方差的计算公式：σ² = Σ(x - μ)²N

总体方差（Population variance）是指某个总体中每个数据与全体数据平均数离差平方和的平均数，通常用符号 σ²（sigma squared）表示。无论是总体方差还是样本方差，都是衡量数据分布离散程度的重要指标。其中，x表示某个数据点，μ表示总体的均值，N表示总体数据的个数，Σ表示求和符号。

样本方差的计算公式：s² = Σ(x - x̄)²(n-1)

样本方差（Sample variance）是指给定样本数据中每个数据与样本均值离差平方和的平均数，用符号 s²（squared）表示。其中，x表示某个数据点，x̄表示样本的均值，n表示样本数据的个数。为了更好地估计总体方差，样本方差的计算公式中分母为n-1而不是n。

总体方差和样本方差的区别

总体方差是指某个总体中每个数据与全体数据平均数离差平方和的平均数，用符号σ²表示。而样本方差则是给定样本数据中每个数据与样本均值离差平方和的平均数，用符号s²表示。它们的差别在于总体方差是对整个总体的度量，而样本方差则是针对所选取的样本数据的度量。

在统计学中，总体是指全部的数据集，其中包含了各种各样不同的数据。总体方差是对总体中所有数据的离差平方和的平均值的度量。总体方差通常是通过对总体数据的全面计算得出的。样本是从总体数据中随机抽取的一部分数据。样本方差是对于给定抽样数据中单个数据与抽样均值的离差平方和的平均值的度量。