总体
Multi tool use總體，又稱為母体或整體，是指統計學中是指由許多有某種共同性質的事物組成的集合[1]，會在此集合中選出樣本進行統計推斷，選取樣本的方式可能會用亂數或是其他抽樣方式。
例如要針對所有烏鴉的共有特性進行研究，總體是目前存在、以前曾經存在或是未來可能存在的所有烏鴉，此情形下，因為時間的限制、地域可取得性的限制、以及研究者的有限資源等，不可能觀測總體中的每一個，因此研究者會從總體中產生樣本，再由樣本的特性去了解總體的特性。
產生樣本的目的之一就是為了要知道總體的特性，包括
- 總體均值，用μdisplaystyle mu
表示[2]，若總體的數量是有限的，總體均值等於所有數值的算術平均數。
總體標準差，用σdisplaystyle sigma 
表示，基本定義如下
σ=1N∑i=1N(xi−μ)2displaystyle sigma =sqrt frac 1Nsum _i=1^N(x_i-mu )^2
。
子總體
總體的子集稱為子總體[3]，若不同的子總體有不同的性質，則整個總體具有異質性，若將總體區分為不同的子總體，可以對整個總體的特質有較多的了解。例如某特定藥物可能對不同的的子總體有不同的影響，若在取樣時沒有取到該子總體，可能就忽略了這樣的影響。
區分子總體也有助於更精確的估計參數，例如考慮男性和女性是不同的子總體，可以針對人類身高的分佈有更好的建模。
包括子總體的總體可以用混合模式建模，將各子總體的分佈結合成整個總體的分佈，不過即使子總體都可以用簡單的模型來表示，總體仍可能在用簡單模型來拟合時有很差的效果。例如有二個都是常態分佈的子總體，兩者的標準差相同，但平均值不同，所得的總體分布會是峰度較低的常態分佈，若兩者平均值的差距過大，甚至還會變成双峰分布，而其標準差也可能會比原來子總體的要大。例如有二個都是常態分佈的子總體，兩者的平均值相同，但標準差不同，會有峰度較高的常態分佈。
相關條目
參考資料
^ 李金昌、苏为华. 统计学. 高等院校精品课程系列教材. DynoMedia Inc. 2007: p.12. ISBN 711120493X. [永久失效連結]
^ Underhill, L.G.; Bradfield d. (1998) Introstat, Juta and Company Ltd. ISBN 0-7021-3838-X p. 181
^ 杜子芳. 抽样技术及其应用. 清华大学出版社有限公司. 2005: p.220. ISBN 7302110395.
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