会计学总体总体一、抽样(chōuyànꞬ)试验抽样(chōuyànꞬ)试验（n=5）抽样(chōuyànꞬ)试验（n=10）抽样(chōuyànꞬ)试验（n=30）1000份样本(yàngběn)抽样计算结果由于随机抽样而造成(zàochénꞬ)的来自同一总体的样本均数之间及样本均数与相应的总体均数之间的差异，称之为均数的抽样误差。由于样本均数与相应的总体均数之间存在(cúnzài)着差异，由数理统计推理可知：从正态总体中随机抽取样本含量为n的样本，每抽取一个样本可计算一个样本均数，重复100次抽样可得到100个样本均数。这些样本均数服从均数为，方差为的正态分布.样本均数的总体标准差，计算公式为：为了(wèile)与反映个体差异的标准差（或）相区别，样本均数的标准差用SE表示。统计上通常将统计量（如样本均数、样本率p等）的标准差称为标准误(standarderror，SE）。所以，样本均数的标准差又称为样本均数的标准误，是反映样本均数抽样误差大小(dàxiǎo)的指标。特点：１．总体标准误的大小与总体标准差成正比，与样本(yàngběn)含量的平方根成反比。即当样本(yàngběn)含量n一定时，标准差越大，即样本(yàngběn)的个体差异越大，标准误就越大，样本(yàngběn)均数的抽样误差就越大；标准差越小，标准误就越小，即样本(yàngběn)均数抽样误差就越小。２．当标准差一定时，n越大，SE就越小；n越小，SE就越大。故影响抽样误差大小的主要因素是样本(yàngběn)含量。作为总体参数（常数）通常是未知的，因而，在实际工作中常用样本(yàngběn)标准差SD来估计。抽样实验(shíyàn)小结二、总体(zǒngtǐ)均数的估计统计学中的统计推断包括两个重要的方面：1利用样本统计量的信息对相应总体参数值做出推断，如用样本均数估计总体均数，用样本标准差S估计总体标准差等，称之为点估计。2利用样本统计量来推断我们是否接受一个事先(shìxiān)的假设，称之为假设检验。本章只讨论参数估计。参数估计又分为点估计与区间估计。点估计总体均数的点估计(pointestimation)就是用样本均数来直接地估计总体均数，这种方法比较简单，由于没有(méiyǒu)考虑到抽样误差，只适合大样本资料的统计推断。2.区间估计总体均数的区间估计(intervalestimation)是利用(lìyòng)样本信息给出一个区间，并同时给出重复试验时该区间包含总体均数的概率。1）可信区间的涵义(hányì)从总体中作随机抽样，对于含量为n的每个样本而言，都可以算得一个区间。以95%的可信区间为例，意味着在同一总体中作100次重复抽样，可得100个可信区间，平均有95个可信区间包含总体均数（估计正确），只有5个可信区间不包含总体均数（估计不正确），或对于某一个区间而言，它包含总体均数的可能性为95%，而不包含总体均数的可能性仅为5%。因此以这种方法估计总体均数犯错误的概率仅为5%。2）可信区间具有两个要素(1)准确度（accuracy），即可信区间包含(bāohán)的概率的大小，一般而言概率越大越好。(2)精密度（precision），反映区间的长度，区间的长度越窄，估计的精密度越好，反之越差。(1)总体标准差未知时:用样本标准差S作为的估计值计算(jìsuàn)标准误，按t分布原理。/(2)总体标准差已知或总体标准差未知但n足够(zúgòu)大:按正态分布原理；当ｎ足够(zúgòu)大（n大于60）时用Ｓ作为估计值。//第二节率的标准(biāozhǔn)误三、总体率的估计（一）点估计直接用样本率去估计总体率。即：（二）区间估计当n足够大，且np与n(1-p)均大于5时，p的抽样(chōuyànɡ)分布近似正态分布内容(nèiróng)总结