统计学中，样本量的计算方法？

（1）重复抽样方式下：n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取05。

变量总体重复抽样计算公式：

属性总体重复抽样：

（2）不重复抽样方式下：

变量总体不重复抽样计算公式：

属性总体不重复抽样：

扩展资料

合理确定样本容量的意义：

1、样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费；

2、样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性；

3、样本容量确定的科学合理，一方面，可以在既定的调查费用下，使抽样误差尽可能小，以保证推算的精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性下，使调查费用尽可能少，保证抽样推断的最大效果。

-样本量

-样本容量

A1，A1，A3，A4 分别是 男生 或 女生，B1，B2，B5，B4是成绩

统计男生成绩： =SUMIF(A1:A4,"男生",B1:B4)

统计女生成绩： =SUMIF(A1:A4,"女生",B1:B4)

A1:A4 是性别

B1:B4是成绩 这两个区域根据需要自己修改

最深刻的小清新表白文案很多，比如说徐志摩给陆小曼的：我没有别的办法，我就有爱；我没有别的天才，就是爱；没有别的能耐，只是爱；我爱你，并且还要一直爱下去。

钱钟书的：我不要儿子，我要女儿，只要一个，像你的。

朱习爱的《相伴余生》：我爱你，往后余生，风雪是你，平淡是你，清贫是你，荣华是你，心底温柔是你，目光所至也是你。

海子的：今夜我不关心人类，我只想你。

余秋雨的：你的过去我无法参与，你的将来我奉陪到底。

这些都是一些大老所写的表白文案，尤其是最后一句简直是耳熟能详。

还有一些如今的土味小清新表白文案，我也有不少印象深刻的。比如：

1、你觉得困难的事，在满怀热爱的人眼中，毫不费力，就像我从来不觉得爱你是一件费力的事。

2、春天的风，夏天的雨，秋天的叶，冬天的雪，都不及藏在心底的你。

3、你是年少的欢喜，这句话倒过来也是你。

4、落叶归根，我归你。往事随风，我随你。

5、海不会不蓝，我不会不在。别人对我说了好多甜蜜的话，但是只要不是你说的，都没有味道。

6、有你的日子，粗茶淡饭就是满汉全席。

7、于万千人之中我也能一眼便认出你，因为别人走在路上，你走在我心上。

8、外面一直有谣言说我喜欢你，今天我必须要澄清一下，这不是谣言！

9、你在时你是一切，你不在时一切是你。

10、想在你身上钻木取火，点燃此生。我们交换礼物好不好？我把自己给你，你也把自己给我。

1 热力学第零定律：如果两个热力学系统中的每一个都与第三个热力学系统处于热平衡(温度相同)，则它们彼此也必定处于热平衡。

如果不限于定律的话，化学上有很多合成的物质的名称都可以算的= =

聚甲基丙烯酸甲酯，其实就是那种打不碎的有机玻璃，球场上的篮板应该就是这个做的。

2 聚丙烯酸钠，小时候玩的那种水精灵，放水里可以养大的，其实就是利用了它吸水的能力。

3 谷氨酸钠，味精。

4 甲基苯丙胺，嗯这个不说，不然要被水表了。

再说几个我知道的数学上的例子。

1 中国剩余定理，说的很复杂，其实说起一个古典的例子大家就都知道了

有物不知其数，三三数之剩二，五五数之剩三，七七数之剩二。问物几何？

其实就是计算这个的推广版。

2 洛必达法则，其实就是根据情况对分子分母进行求导。但是证明洛必达法则还是比较的有意思的。

3 戴德金分割，其实是在实数轴上划了一道墙分开两个部分，但是这个定理确是非常重要的。

4 柯西-黎曼方程，是复变函数中判断一个复变函数是否解析的条件之一，实际上用起来就是求四个偏导数进行验证。

5 环，代数中一个非常重要的概念，其实指的就是一类包含两种运算的代数系统。

6 线性空间与向量空间，第一次听起来非常的高大上，这个空间是什么呢，原来是指满足对加法和数乘封闭的向量集合构成的东西，比如说两个线性无关的向量可以组成一个平面什么的。

7 佚名统计学家公式，是计算复合随机变量函数期望的一个公式。

8 超几何分布，一直没懂为什么不放回抽样的分布计算要叫这个名字。

9 代数学基本定理，其实描述的就是复系数一元n次多项式方程在复数域上有n个根，重根按重数计，比如说一元二次方程在复数范围内一定是两个根的。

代数上真的好多这些概念啊QAQ，据说实变函数上还有更多

四分位数（Quartile）也称四分位点，是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值。多应用于统计学中的箱线图绘制。它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。

四分位数是通过3个点将全部数据等分为4部分，其中每部分包含25%的数据。很显然，中间的四分位数就是中位数，因此通常所说的四分位数是指处在25%位置上的数值（称为下四分位数）和处在75%位置上的数值（称为上四分位数）。

与中位数的计算方法类似，根据未分组数据计算四分位数时，首先对数据进行排序，然后确定四分位数所在的位置，该位置上的数值就是四分位数。与中位数不同的是，四分位数位置的确定方法有几种，每种方法得到的结果会有一定差异，但差异不会很大。

应用：

不论Q1，Q2，Q3的变异量数数值为何，均视为一个分界点，以此将总数分成四个相等部份，可以通过Q1，Q3比较，分析其数据变量的趋势。

四分位数在统计学中的箱线图绘制方面应用也很广泛。所谓箱线图就是 由一组数据5 个特征绘制的一个箱子和两条线段的图形，这种直观的箱线图不仅能反映出一组数据的分布特征，而且还可以进行多组数据的分析比较。这五个特征值，即数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数。