About: Sample mean

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Attributes	Values
rdfs:label	Výběrový průměr (cs) Media campionaria (it) Moyenne empirique (fr) Sample mean (en) Выборочное среднее (ru) Вибіркове середнє (uk) 样本均值 (zh)
rdfs:comment	Výběrový průměr se používá v matematické statistice, kde hlavním úkolem je rozbor dat, která jsme získali na základě pokusů nebo nezávislými experimenty. Na těchto datech zkoumáme náhodnou veličinu X, statistický znak X. Nechť je náhodný výběr rozsahu n příslušný statistickému znaku X. Výběrovou funkci nazýváme výběrový průměr. Jedná se tedy o aritmetický průměr vzorků. (cs) Вы́борочное (эмпири́ческое) сре́днее — это приближение теоретического среднего распределения, основанное на выборке из него. (ru) 样本均值是由一個或多個隨機變數中得到的统计量，样本均值是一個向量，其中的每個元素都是針對隨機變數取様後得到的算术平均数。若只考慮一個随机变量，則样本均值為一個純量，是隨機變數觀測值的算术平均。 (zh) Вибіркове (емпіричне) середнє значення — характеристика положення для вибіркового розподілу. (uk) En théorie des probabilités, la moyenne empirique d’un échantillon de variables aléatoires réelles ou vectorielles est défini par la moyenne arithmétique des variables :. Cette moyenne constitue ainsi un estimateur sans biais de l’espérance pour la loi commune des variables . Lorsque cette loi a une variance finie , la moyenne empirique a pour variance , ce qui en fait aussi un estimateur convergent. Elle permet aussi de définir d’autres estimateurs, comme celui de la variance ou de son équivalent sans biais. (fr)
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Wikipage revision ID	1008917596 (xsd:integer)
Link from a Wikipage to another Wikipage	Sample mean and covariance Sample statistics
Wikipage redirect	Sample mean and covariance
sameAs	Sample mean Sample mean Sample mean Sample mean Sample mean Sample mean Sample mean Sample mean
has abstract	Výběrový průměr se používá v matematické statistice, kde hlavním úkolem je rozbor dat, která jsme získali na základě pokusů nebo nezávislými experimenty. Na těchto datech zkoumáme náhodnou veličinu X, statistický znak X. Nechť je náhodný výběr rozsahu n příslušný statistickému znaku X. Výběrovou funkci nazýváme výběrový průměr. Jedná se tedy o aritmetický průměr vzorků. (cs) En théorie des probabilités, la moyenne empirique d’un échantillon de variables aléatoires réelles ou vectorielles est défini par la moyenne arithmétique des variables :. Cette moyenne constitue ainsi un estimateur sans biais de l’espérance pour la loi commune des variables . Lorsque cette loi a une variance finie , la moyenne empirique a pour variance , ce qui en fait aussi un estimateur convergent. Elle permet aussi de définir d’autres estimateurs, comme celui de la variance ou de son équivalent sans biais. La moyenne empirique est très utilisée en application du théorème central limite, qui stipule qu’elle converge en loi vers la loi normale dont l’espérance et la variance sont celles des variables . Elle donne lieu ainsi à l’expression d’intervalles de confiance. Dans le cas où les variables suivent déjà la loi normale ou une autre loi stable, la moyenne empirique suit le même type de loi. (fr) Вы́борочное (эмпири́ческое) сре́днее — это приближение теоретического среднего распределения, основанное на выборке из него. (ru) 样本均值是由一個或多個隨機變數中得到的统计量，样本均值是一個向量，其中的每個元素都是針對隨機變數取様後得到的算术平均数。若只考慮一個随机变量，則样本均值為一個純量，是隨機變數觀測值的算术平均。 (zh) Вибіркове (емпіричне) середнє значення — характеристика положення для вибіркового розподілу. (uk)
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is Link from a Wikipage to another Wikipage of	Behrens–Fisher problem One- and two-tailed tests Bernoulli distribution Hotelling's T-squared distribution Beta distribution Bias of an estimator Variance Degrees of freedom (statistics) Independent component analysis Kurtosis L-estimator Standard deviation Confidence interval Maximum likelihood estimation Mean Errors and residuals Estimating equations Estimation of covariance matrices Estimation theory Estimator Geometric distribution Neyman construction Gamma distribution Glossary of engineering: A–L Consistent estimator Sample maximum and minimum Statistical inference Arithmetic mean Berry–Esseen theorem Likelihood function Standard score Statistics Student's t-test Studentized range distribution Statistical population Markov chain central limit theorem Central limit theorem Central tendency Tukey's range test Minimum-variance unbiased estimator Expected value Normal distribution Overline Parameter Centering matrix Notation in probability and statistics Covariance matrix Sampling distribution Law of large numbers T-statistic Efficiency (statistics) Tolerance interval Zero-truncated Poisson distribution Average Bootstrapping (statistics) Fieller's theorem Grouped data Grubbs's test Order statistic McKay's approximation for the coefficient of variation Skewness Standard error Symmetric function F-test of equality of variances Statistic Gibbs sampling

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