1樓：網友
資料樣本之間相互獨立，不存在任何關係。然而，在很多實際應用中，尤其是最近出現的像喚局悄facebook、微信和微博這種社交網路應用中，資料樣本之間是有關係的，也就是說，樣本之間是不獨立的。例如，網際網絡上網頁之間存在超連結關係，學術**之間存在引用關係，社交網路中的物件之間存在各種各樣臘嘩的關係，人與人之間存在著通訊關係，蛋白質之間存在各種互動關係。
我們把這種樣本之間存在關係的資料叫做關係資料 (relational data)，把基於關係資料的機器學習叫做統計關係學習 (statistical relational learning, srl)。由於關係資料在網際網絡資料探勘、社交網路分析、生物資訊學、經濟學、恐怖和惡意行為**、以及市場營銷等各個領域不斷湧現，統計關係學習已經成和渣為乙個具有重要科學意義和應用價值的研究課題。
2樓：吳怡幸福的一家
聯絡：1、樣本代表整體，樣本值只是其中的一部分晌粗資料。樣本和樣本值得結合來判斷總體得一孝戚些特徵。
2、用樣本來估計總體，通過對樣本特徵的研究來估計總體的特徵。這種概率統計的方法在市場調研、金融評估等方面有廣泛的應用巧謹陵。
統計總體和樣本的關係舉例子
3樓：教育愛好者
假設現在你要調查本班50個人的每月的生活費是多少，為節省時間，你決定從50名同學中隨機抽取10名同學進行詢問。那麼，50名同學是你的抽樣總體，而被抽中的10人就是你的樣本。
一、兩者的分類不同：
1、總體的分類：
1）按總體容量是否可以計量把統計總體分為有限總體與無限總體。
2）按研究的範圍分，把統計總體分為大總體和小總體。
3）按統計總體是否可加把統計總體分成可相加總體和不可相加總體。
2、樣本的分類：
1）系統抽樣：當總體的個數比較多的時候，首先把總體分成均衡的幾部分，然後按照預先定的規則，從每乙個部分中抽取一些個體，得到所需要的樣本，這樣的抽樣方法叫做系統抽樣。
2）分層抽樣：抽樣時，將總體分成互不交叉的層，然後按照一定的比例，從各層中獨立抽取一定數量的個體，得到所需樣本，這樣的抽樣方法為分層抽樣。適用於總體由差異明顯的幾部分組成。
3）整群抽樣：整群抽樣又稱聚類抽樣。是將總體中各單位歸併成若干個互不交叉、互不重複的集合，稱之為群；然後以群為抽樣單位抽取樣本的一種抽樣方式。
應用整群抽樣時，要求各群有較好的代表性，即群內各單位的差異要大，群間差異要小。
二、兩者的概述不同：
總體的概述：統計所要研究的事物的全體，由許多具有某種共同屬性或特徵的個別事物組成。組成總體的個別事物稱為總體單位。
統計總體和樣本的關係舉例子
4樓：小袋學長
例如，保險公司要調查全市居民有多少人能投保某一新險種，隨機從全市居民中抽選了1 000人進行了調查。那麼全市居民就是總體，隨機抽選的1000人就是樣本，樣本容量為1000人。
統計總體簡稱「總體」。統計所要研究的事物的全體，由許多具有某種共同屬性或特徵的個別事物組成。組成總體的個別事物稱為總體單位。
例如，研究工業企業生產經營狀況時，全部工業企業是乙個統計總體，每乙個工業企業是總體單位。
總體單位是客觀存在的。同一總體中的各個總體單位至少有乙個相同的特徵，這是構成統計總體的必要條件。
所謂統計總體的同質性，是指同一總體的所有單位都必須具有某一共同性質。總體的同質性是一切統計研究的最重要的前提。它意味著統計總體中各個單位，必須具有某種共同的性質把它們結合在一起。
否則對總體各個單位標誌表現的綜合就沒有意義，甚至會混淆矛盾，歪曲現象的真相。例如，要研究全國的工業企業，則所有的工業企業組成總體，這些工業企業的經濟職能都是進行工業生產活動，具有相同的性質。
5樓：倪燕子蒿夏
總體表示考察物件的全體。又稱母體。總體中每個成員稱為個體。例如考察某廠生產的燈泡的使用壽命，該廠生產的所有燈泡為總體，每個燈泡為乙個個體。
樣本又稱「子樣」。按照一定的抽樣規則從總體中取出的一部分個體。樣本中個體的數目稱為「樣本容量」。
6樓：調研工廠
（1）總體(population)
總體是統計所研究物件的全體，是包含所研究變數的全部個體的集合，具有同質性、差異性、大量性。構成總體的個別事物叫總體單位。二者是包含與被包含的關係。
2）樣本(sample)
是從總體中抽取的一部分元素的集合，是總體的一部分。必須取自總體內部；有多種抽樣方法；具有代表性、客觀性。
3）總體引數與樣本統計量的關係。
引數是用來描述總體特徵的概括性數字度量，是研究者想要了解的總體的某種特徵值。由於總體資料通常是不知道的，所以引數是乙個未知的常數。
樣本統計量是用來描述樣本特徵的概括性數字度量，它是根據樣本資料計算出來的乙個量。由於抽樣是隨機的，所以統計量是樣本的函式；由於樣本是已知的，所以統計量總是知道的。抽樣的目的就是要根據樣本統計量去估計總體引數。
總體和樣本的關係是怎樣的？
7樓：白雪忘冬
總體是考察物件的全體。
樣本是觀測或調查的一部分個體。
樣本容量是總體中抽取的所要考查的元素總稱，即樣本中個體。
例如：研究某工廠生產的某種產品的廢品率，從產品中抽出1000件進行檢查。則這種產品的全體就是總體，而這種產品中的每件產品都是乙個個體，而樣本容量指抽出的1000件產品。
總體與樣本是一樣的嗎？
8樓：卡卡子
1、概念耐盯不同：
1）總體：表示考察物件的全體，又稱母體。
2）個體：總體中每個成員稱為個體，例如考察某廠生產的燈泡的使用壽命，該廠生產的所有燈泡為總體，每個燈泡為乙個個體。
3）樣本昌啟和：又稱「子樣」，按照一定的抽樣規則從總體中取出的一部分個體，樣本中個體的數目稱為「樣本容量」。
用法不同：
總體是指考察的物件的全體，個體是總體中的每乙個考察的物件，樣本是總體中所抽取的一部分個體，溫馨提示：首先找出考察的物件，從而找出總體、個體，再根據被收集資料的這一部分物件找出樣本。
舉例：一批燈泡，抽取10只調查。那麼總體是這批燈泡。個體是每隻燈泡。樣本是抽取的10只燈泡。樣本容量是10總體是指考察的物件的全體。
個體是總體中的每乙個考察的物件。
樣本是總體中所抽取的一部分個體。
而樣本容量則是旁迅指樣本中個體的數目。
樣本總體：樣本總體亦稱「抽樣總體」、「子樣」，簡稱「樣本」。在統計總體中抽取一部分總體單位構成的集合體。在抽樣調查中，樣本又稱作抽樣總體。相應地，原總體又稱作全及總體。
樣本總體中的單位數稱為樣本容量，通常樣本單位數達到或超過30個稱為大樣本，30個以下稱為小樣本。樣本是用來推斷總體的。以相對很小的樣本總體來推斷很大的全及總體，是抽樣法的重要特點。
對於乙個問題，如果說全及總體是唯一的，那麼，樣本總體則可能有很多。從乙個全及總體中產生的樣本總體的可能數目，與每乙個樣本的容量有關，也與抽樣方法有關。
調研中的樣本和樣本量指的是什麼
9樓：豬八戒網
抽樣樣本量的大小對調查的準確度有很大的影響。一定程度上「樣本量越多越好」，但畢竟是抽樣調查（samplingsurvey），就是以具有代表性的樣本來代表整耐謹體。如果真的可以做燃做普查（census）當然就不需要抽樣調查了。
根據市場調查的經驗，市場潛力等涉及量比較嚴格的調查所需樣本量較大，而產品測試，產品定價，廣告效果等人們間彼此差異不是純畝虛特別大或對量的要求不嚴格的調查所需樣本量較小些。??
樣本量的大小涉及到調研中所要包括的人數或單元數。確定樣本量的大小是比較複雜的問題，既要有定性的考慮也要有定量的考慮~我要調查網，讓調查更簡單方便！
樣本與樣本觀察值聯絡與區別
10樓：砂粒
氣象臺釋出的明天的氣溫是**(報)值；
實測的氣溫是觀察值；
而根據實測資料和經驗模型計算出的氣溫是擬合值；
它們之間的關係是：沒有觀測就沒有擬合，沒有擬合也就無法預報。
11樓：安之
舉個列子就是：有一百個人的身高是總體，隨機抽取二十個人測量他們的身高，那麼這二十個人是樣本，這二十個人每乙個人測量的身高的數值是樣本觀察值。
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