
【經】 average of averages
average; mean; norm
【計】 average number
【醫】 mean
【經】 average number; mean
average; counterpoise; equilibration; evenness
【醫】 Av.; average
【經】 avg.
frank; hasty; lead; modulus; quotiety; rash; rate; ratio; usually
【醫】 rate
【經】 rater.
在統計學中,"平均數的平均率"(Mean of Sample Means)指從同一總體中反複抽取多個樣本時,所有樣本平均數的算術平均值。該值會無限接近總體均值(Population Mean),這是大數定律和中心極限定理的核心體現。以下是詳細解釋:
樣本平均數(Sample Mean)
指單個樣本内所有觀測值的算術平均,計算公式為:
$$bar{x} = frac{1}{n}sum_{i=1}^{n} x_i$$
其中 (n) 為樣本容量,(x_i) 為樣本觀測值。
平均數的平均率(Mean of Sample Means)
若抽取 (k) 個獨立樣本(每個樣本容量為 (n)),其樣本平均數記為 (bar{x}_1, bar{x}_2, ldots, bar{x}k),則它們的算術平均為:
$$text{平均數的平均率} = frac{1}{k}sum{j=1}^{k} bar{x}_j$$
根據大數定律,當 (k to infty) 時,該值收斂于總體均值 (mu)。
無偏性(Unbiasedness)
樣本均值的期望等于總體均值:
$$E(bar{x}) = mu$$
這保證了樣本平均數是對總體均值的無偏估計。
标準差關系
樣本均值的标準差(标準誤)為:
$$sigma_{bar{x}} = frac{sigma}{sqrt{n}}$$
其中 (sigma) 是總體标準差,表明樣本量越大,樣本均值的波動越小。
中心極限定理的應用
無論總體分布形态如何,當樣本量足夠大(通常 (n geq 30))時,樣本均值的分布近似正态分布 (N(mu, sigma/n))。
統計學經典著作
(第5章詳述抽樣分布性質)
(第4章應用案例)
開放學術資源
https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics/sampling-distribution-ap
中文術語 | 英文術語 |
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平均數 | Mean |
平均數的平均率 | Mean of Sample Means |
總體均值 | Population Mean ((mu)) |
樣本均值 | Sample Mean ((bar{x})) |
标準誤 | Standard Error ((sigma_{bar{x}})) |
關于“平均數的平均率”這一表述,目前未找到直接對應的統計學或數學術語。根據可能的理解方向,以下是幾種推測性解釋及建議:
如果涉及“率”(如增長率、比率),通常需區分不同類型的平均數:
在金融或經濟領域,“平均率”常指複合增長率,需用幾何平均數計算: $$ text{平均增長率} = left( prod_{i=1}^n (1+r_i) right)^{1/n} - 1 $$ 其中 ( r_i ) 為各期增長率。
若您有具體應用場景(如計算投資回報率、數據平滑等),可提供更多信息以便更精準解釋。若需其他統計概念(如加權平均數、移動平均等),也可進一步說明。
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