一、总体、个体、样本和样本容量分别指什么？？
总体：总体（population）是包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成，如由多个企业构成的集合，多个居民户构成的集合，多个人构成的集合，等等。
个体：通常是数字的名称，或者是某个物体的计量单位。一般指一个生物个体或是一个群体中的特定主体。
样本：样本（specimen）是观测或调查的一部分个体，总体是研究对象的全部。
样本容量：样本容量是指一个样本中所包含的单位数，一般用n 表示，它是抽样推断中非常重要的概念。
样本容量的大小与推断：
估计的准确性有着直接的联系，即在总体既定的情况下，样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小，反之，样本容量越小其估计误差也就越大。
样本的内容是带着单位的。例如：调查某中学300名中学生的视力情况中，样本是300名中学生的视力情况，而样本容量则为300。
样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。
比如：中国人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。
注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。
二、在概率论中，什么是总体，什么是样本，什么是样本值，它们三者之间有何关系？
举个例子，你面前现在有一箱西红柿，你的任务是统计出平均每个西红柿的质量，即X拔。那么这一整箱就是总体。
你现在每次从箱子里随机拿出5个西红柿分别进行称量。那么这5个西红柿就是5个样本，它们各自的质量就是样本值。
三、什么是总体?什么是样本?什么是总体单位?（统计学左右）
根据研究目的而确定的同质观察单位的全体称为总体，更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合。
在总体中随机抽取一些个体进行实际观测或调查,这些个体称为样本。
构成总体的各个个别单位就是总体单位。
四、什么是总体、个体和样本？举例说明。
有一批零件总数n个，从中抽取x个检测。这批零件即为总体，其中每个零件都可称之为个体，而抽取的x个零件即为样本。
统计学家用总体这个术语表示大同小异的对象全体，通常称为目标总体，而资料常来源于目标总体的一个较小总体，称为研究总体。实际中由于研究总体的个体众多，甚至无限多，因此科学的办法是从中抽取一部分具有代表性的个体，称为样本。
样本容量
样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。在组织抽样调查时，抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小，而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此，在抽样设计时，必须决定样本单位数目，因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。
五、总体和样本的概念,它们之间的关系是什么
样本回归函数与总体回归函数的联系：
（1）样本回归函数的函数形式应与设定的总体回归函数的函数形式保持一致；
（2）样本回归函数的回归系数是对总体回归函数参数的估计；
（3）样本回归函数的因变量估计值是总体回归函数因变量估计值的估计；
（4）回归分析的目的是用样本回归函数去估计总体回归函数。
样本回归函数与总体回归函数的区别：
（1）总体回归线是未知，但它是确定的；样本回归线随抽样波动而变化，可以有许多条。
（2）总体回归函数的参数虽未知，但是确定的常数；样本回归函数的回归系数可估计，但是随抽样而变化的随机变量；
（3）总体回归函数中的随机误差项ut
是不可直接观测的；而样本回归函数中的残差et
是只要估计出样本回归估计值
就可以计算的数值。
六、样本,样本容量,总体概念分别是什么?请举例说明
总体是考察对象的全体。
样本是观测或调查的一部分个体。
样本容量是总体中抽取的所要考查的元素总称，即样本中个体。
例如：研究某工厂生产的某种产品的废品率，从产品中抽出1000件进行检查。则这种产品的全体就是总体，而这种产品中的每件产品都是一个个体，而样本容量指抽出的1000件产品。
扩展资料
样本容量过小，会影响样本的代表性，使抽样误差增大、调查研究推论的精确性降低；而样本容量过大，虽然减小了抽样误差，但可能增大过失误差，而且无意义地增大经费开支。
在决定样本容量大小时，主要考虑以下几个因素
1、研究对象的变化程度。通常，总体方差越大，意味着总体内部各事物在调查表现上的差异程度越大，所以需要的样本容量越大，应该多抽一些样本单位。也就是说，研究的现象越复杂、差异越大，样本量要求就越大。
2、研究允许的误差大小（精确度）。一般来说，允许误差越大，意味着对抽样的估计精度要求不高，所以就可以少抽取一些样本单位，需要的样本容量较小。
反之，如果允许误差很小，就是研究要求精确度较高，那么需要的样本量就会比较大。所以，精度要求越高，样本量越大。
3、要求推断的置信程度。在经验上，我们会选择0.05、0.01、0.001这三个水平作为可以接受的犯错概率。所以，0.05是统计上可以接受的最低标准，也是需要样本最少的情况，把犯错概率控制在0.001以下，是非常严格的标准，需要的样本量也越大。
同时，这三个犯错概率分别对应的可靠性系数为0.95、0.99、0.999。也就是说，可靠性系数越大，需要的样本容量越大。
参考资料来源：百度百科-总体
参考资料来源：百度百科-样本容量
参考资料来源：百度百科-样本
