
【经】 average of averages
average; mean; norm
【计】 average number
【医】 mean
【经】 average number; mean
average; counterpoise; equilibration; evenness
【医】 Av.; average
【经】 avg.
frank; hasty; lead; modulus; quotiety; rash; rate; ratio; usually
【医】 rate
【经】 rater.
在统计学中,"平均数的平均率"(Mean of Sample Means)指从同一总体中反复抽取多个样本时,所有样本平均数的算术平均值。该值会无限接近总体均值(Population Mean),这是大数定律和中心极限定理的核心体现。以下是详细解释:
样本平均数(Sample Mean)
指单个样本内所有观测值的算术平均,计算公式为:
$$bar{x} = frac{1}{n}sum_{i=1}^{n} x_i$$
其中 (n) 为样本容量,(x_i) 为样本观测值。
平均数的平均率(Mean of Sample Means)
若抽取 (k) 个独立样本(每个样本容量为 (n)),其样本平均数记为 (bar{x}_1, bar{x}_2, ldots, bar{x}k),则它们的算术平均为:
$$text{平均数的平均率} = frac{1}{k}sum{j=1}^{k} bar{x}_j$$
根据大数定律,当 (k to infty) 时,该值收敛于总体均值 (mu)。
无偏性(Unbiasedness)
样本均值的期望等于总体均值:
$$E(bar{x}) = mu$$
这保证了样本平均数是对总体均值的无偏估计。
标准差关系
样本均值的标准差(标准误)为:
$$sigma_{bar{x}} = frac{sigma}{sqrt{n}}$$
其中 (sigma) 是总体标准差,表明样本量越大,样本均值的波动越小。
中心极限定理的应用
无论总体分布形态如何,当样本量足够大(通常 (n geq 30))时,样本均值的分布近似正态分布 (N(mu, sigma/n))。
统计学经典著作
(第5章详述抽样分布性质)
(第4章应用案例)
开放学术资源
https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics/sampling-distribution-ap
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平均数 | Mean |
平均数的平均率 | Mean of Sample Means |
总体均值 | Population Mean ((mu)) |
样本均值 | Sample Mean ((bar{x})) |
标准误 | Standard Error ((sigma_{bar{x}})) |
关于“平均数的平均率”这一表述,目前未找到直接对应的统计学或数学术语。根据可能的理解方向,以下是几种推测性解释及建议:
如果涉及“率”(如增长率、比率),通常需区分不同类型的平均数:
在金融或经济领域,“平均率”常指复合增长率,需用几何平均数计算: $$ text{平均增长率} = left( prod_{i=1}^n (1+r_i) right)^{1/n} - 1 $$ 其中 ( r_i ) 为各期增长率。
若您有具体应用场景(如计算投资回报率、数据平滑等),可提供更多信息以便更精准解释。若需其他统计概念(如加权平均数、移动平均等),也可进一步说明。
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