样本均值是统计学中的一个重要概念，它表示从一个或多个随机变量中抽取的样本数据的算术平均值。具体来说，样本均值的计算公式是：
```
样本均值 = （x1 + x2 + ... + xn） / n
```
其中：
`x1, x2, ..., xn` 表示样本中各个观测值；
`n` 表示样本中观测值的个数。
样本均值有以下几个特点：
无偏估计：
样本均值是总体均值的无偏估计，意味着在样本量足够大的情况下，样本均值的期望值等于总体均值。
样本量影响：
随着样本量 `n` 的增大，样本均值的抽样分布会趋于正态分布，其数学期望等于总体的期望，方差等于总体方差的 `1/n`。
中心位置表示：
样本均值能够较为精确地表示样本数据的中心位置，因为它考虑了所有数据点提供的信息。
对异常值的敏感性：
样本均值容易受到个别特别大或特别小的数据点的影响，这可能导致对数据集中心位置的估计失真。
样本均值在统计学研究和实际应用中非常重要，它常用于估计总体参数、进行假设检验以及构建置信区间等
