总体参数与样本参数的关系
参数检验与非参数检验的区别？
参数检验与非参数检验的区别？
参数检验和非参数检验的区别：
1、定义不同： 参数检验：假定数据服从某分布（一般为正态分布），通过样本参数的估计量（x±s）对总体参数（μ）进行检验，比如t检验、u检验、方差分析。 非参数检验：不需要假定总体分布形式，直接对数据的分布进行检验。由于不涉及总体分布的参数，故名「非参数」检验。比如，卡方检验。
2、参数检验的集中趋势的衡量为均值，而非参数检验为中位数。
3、参数检验需要关于总体分布的信息；非参数检验不需要关于总体的信息。
4、参数检验只适用于变量，而非参数检验同时适用于变量和属性。
5、测量两个定量变量之间的相关程度，参数检验用Pearson相关系数，非参数检验用Spearman秩相关。 简而言之，若可以假定样本数据来自具有特定分布的总体，则使用参数检验。如果不能对数据集作出必要的假设，则使用非参数检验。
样本估计量和总体参数分别是？
样本估计量是对总体的样本有多少数量进行估计，总体参数是说平均的参考系数是多少，是一个大概得值
样本方差与总体方差的区别？
样本方差就是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。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。均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。
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。 用希腊字母σ的平方表示，σ读作sigma代表总体的标准差。
为什么样本平均数比总体平均数大请说明原理？
采用样本平均数来代替总体平均数，其实是在样本容量很大时，假设样本与总体的分布一致。采用样本平均数对总体参数进行点估计最起码可以简化计算。
当然这种估计方法也会存在多样性，有的方法下可能会存在多个估计值，而且总体平均数等于样本平均数的概率可以看成是零。
所以总体的数学期望估计时往往哗肌糕可蕹玖革雪宫磨用区间估计，可以增进可信度。
医学参数的名词解释？
参数（paramater）是指总体的统计指标，如总体均数、总体率等。总体参数是固定的常数。多数情况下，总体参数是不易知道的，但可通过随机抽样抽取有代表性的样本，用算得的样本统计量估计未知的总体参数。