2022-12-02 14:14来源：m.sf1369.com作者：宇宇
数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是指一种由数据所组成的集合。 Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
样本量的计算公式为：
其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。
一、样本平均值与总体平均值的区别 1、定义不同 样本均值是指在总体中的样本数据的均值。而总体均值又称为总体的数学期望或简称期望，是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值和连续型随机变量的总体均值。
2、计算依据不同 样本均值的计算依据是样本个数，总体均值的计算依据是总体的个数。一般情况下样本个数小于等于总体个数。
3、代表意义不同 样本均值代表着所抽取的样本的集中趋势，而总体均值代表着全体个体的集中趋势。
样本来自总体，但是样本只是总体的一部分，两者不可能完全相等，一般有差异。 二、样本平均值与总体平均值的关系 1、计算思路相同：两个均值的计算思路都是用所测量的群体的某指标的总和除以群体个数。
2、反映的都是数据的集中趋势。
样本均值和总体均值都是反映数据集中趋势的一项指标。
3、两者一般情况下不完全相等，样本是对总体的推测。
样本只是总体的一部分，样本取自总体，可以反映总体的特征，因此样本平均值也会比较接近于总体平均值，恰好等于总体平均值的机会很少。
一般情况下样本均值与总体均值之间会有些差异。 来源：-样本平均值 来源：-总体平均值
质量数据是指某质量指标的质量特性值。 狭义的质量数据主要是产品质量相关的数据，如不良品数、合格率、直通率、返修率等。广义的质量数据指能反映各项工作质量的数据，如质量成本损失、生产批量、库存积压、无效作业时间等。这些均将成为精益质量管理的研究改进对象
由于质量一词含义丰富，既包括狭义的产品质量，也包括广义的工作质量，因而质量指标在企业中就多种多样，质量数据在企业中几乎无处不在。 在质量数据统计分析中，特别关注三项指标，一是数据的集中位置，二是数据的分散程度，三是数据的分布规律。数据的集中位置分别有平均值、中位数、众数三种 表示方法，其各具优缺点，其中平均值最为普遍常用。数据的分散程度由标准差表达，用符号s（西格玛）表示，数据的分散程度在质量管理中就是质量特性值的波 动性，反映过程能力。
数据的分布规律在质量管理中对统计总体而言为正态分布，该分布规律是理论和实践证明的统计规律。质量数据统计分析重点就是在总体正态分布这个已知背景下研究该正态分布的平均值和标准差。质量数据定量化分析对企业质量管理以及经营管理具有重要意义，其是精益质量管理的基础。
总体 (population) ：在某种共性基础上由许多个别事物结合起来的整体。
根据一定的目的和要求所确定的研究事物的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。
表示考察对象的全体。又称母体。总体中每个成员称为个体。例如考察某厂生产的灯泡的使用寿命，该厂生产的所有灯泡为总体，每个灯泡为一个个体。当总体中所含个体总数是有限时，称为有限总体，否则，称为无限总体。在实际中全面了解总体的情况，往往难以办到，如不可能对所有灯泡进行试验，记录每一个灯泡的使用寿命。所以常通过观测部分个体，以获得总体的信息。
总体单位：构成总体的所有个体。
组成总体的每一个考察对象称为个体。 研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本，研究对象的全部称为总体。如作水质检验时从井水或河水中采的水样，临床化验中从病人身上采的血液或其它活体组织标本，是样本；而整个一口井或一条河的某一段所有的水，某病人全身所有的血液或某个组织器官，则是总体。这类总体是具体存在的，但另有些总体却是假想的，只是理论上存在的一个范围。例如试验某一治疗流感新药的疗效，最初接受治疗的一批流感患者，不论数量多少，都只是一个样本。若该药疗效得到肯定，从而加以推广，那么此后凡在相同条件下接受该药治疗的所有流感患者，都属于这个总体。可是当初试用时，这个总体还并不存在，是假想的。
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。 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。
在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样。
要考察的全体对象称为总体,组成总体的每一个考察对象称为个体.抽样调查时从总体中被抽抽那些个体组成一个样本，样本中个体的数量称为样本容量
主要的区别是根据不同建筑专业的要求，对单位，线形，不同构建的显示。具体区别如下示：基于样板的新项目，均沿袭样板的所有族、设置（比如单位、填充的样式、线样型式、线宽、视图比例等）以及几何图形。样板文件是一个系统性的文件，其中的大多数的内容都来源于设计过程中的日积月累。Revit族库简单的说就是把大量Revit族按照其特性、各种参数等属性自行进行分类、归档，而成的数据库。随着项目的开展、深入，相关行业的企业或组织也会积累到一套属于自己独有的族库数据。在以后的建模过程中，可直接调用内部自己的族库数据，并根据实际设计需要情况进行适当的修改，即可减少没必要的操作，提高工作效率。Revit族库可以理解成是一种无形的知识生产力。而族库的质量，则体现了相关行业企业或组织的核心竞争力所在。扩展资料：Revit族是某一类别中图元的类，是根据参数(属性)集的共用、使用上的相同和图形表示的相似来对图元进行分组。一个族中不同图元的部分或全部属性可能有不同的值，但属性的设置是相同的。AutodeskRevit有三种族类型:
1、系统族:系统族是在AutodeskRevit中预定义的族，包含基本建筑构件，例如墙、窗和门。例如，基本墙系统族包含定义内墙、外墙、基础墙、常规墙和隔断墙样式的墙类型。可以复制和修改现有系统族，但不能创建新系统族。 可以通过指定新参数定义新的族类型。
2、标准构件族:在默认情况下，在项目样板中载入标准构件族，但更多标准构件族存储在构件库中。使用族编辑器创建和修改构件。可以复制和修改现有构件族，也可以根据各种族样板创建新的构件族。族样板可以是基于主体的样板，也可以是独立的样板。基于主体的族包括需要主体的构件。例如，以墙族为主体的门族。独立族包括柱、树和家具。族样板有助于创建和操作构件族。标准构件族可以位于项目环境外，且具有.rfa扩展名。可以将它们载入项目，从一个项目传递到另一个项目，而且如果需要还可以从项目文件保存到库中。
3、内建族：内建族可以是特定项目中的模型构件，也可以是注释构件。只能在当前项目中创建内建族，因此它们仅可用于该项目特定的对象。例如，自定义墙的处理。创建内建族时，可以选择类别，且您使用的类别将决定构件在项目中的外观和显示控制。参考资料来源：AutodeskRevitArchitecture
通俗的说：总体：指的是你所要统计的目标的全体个体：指的是全体里的某一个样本：从全体里提取一些单位，通过统计样本来估计总体的特征样本容量：就是你提取样本的个数比如说：你想统计高三的男女比例，那么高三所有的学生就是“总体”，其中每一个学生就是“个体”，你随机抽取了200人进行统计，这200人就是“样本”，200就是“样本容量”。
样本是观测或调查的一部分个体，总体是研究对象的全部。总体中抽取的所要考查的元素总称，样本中个体的多少叫样本容量。样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。
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。
