均值修正是什么意思

均值修正是对样本平均值进行修正，以使其更接近总体的真实平均值。在统计学中，常常使用样本平均值来估计总体的平均值。但是由于抽样的随机性，样本平均值会有一定的偏差，与总体平均值不完全一致。为了更准确地估计总体平均值，需要进行修正。

均值修正使用的是无偏估计的原理，即通过样本来估计参数时，估计量的期望值等于参数的真实值。如样本平均值的期望值等于总体平均值。但在实际抽样中，由于抽样误差的存在，样本平均值的期望值会有偏差，因此需要进行修正。

修正的方法是通过样本的大小来调整修正量。当样本较大时，样本平均值更接近总体平均值，因此修正量较小；而当样本较小时，样本平均值与总体平均值的差距较大，因此修正量也较大。修正量的计算是通过样本的大小进行调整的，通常使用的是有限总体修正（finite population correction）或自由度修正（degrees of freedom correction）。

有限总体修正是在总体容量有限的情况下进行修正，修正量为(1 - n/N)，其中n为样本大小，N为总体容量。总体容量较大时，修正量较小；总体容量较小时，修正量较大。

自由度修正是在进行统计推断时进行的修正，修正量为(n - 1)/(n)，其中n为样本大小。该修正量是由于通过样本计算出的均值会偏低估计总体的真实均值，因此需要通过自由度修正进行修正，使估计更加准确。

总之，均值修正是对样本平均值进行修正，使其更接近总体的真实平均值。修正的方法是通过样本的大小进行调整，以提高估计的准确性。修正量的大小取决于总体容量和自由度，通常较大的样本和较小的总体容量会使修正量较小。