总体回归函数和样本回归函数的区别在于：适用对象不同，参数已知与否不同，确定性不同，目的不同，应用范围不同。
1、适用对象：总体回归函数描述的是整个总体中自变量与因变量之间的关系，而样本回归函数则是根据从总体中抽取的样本数据所估计出的函数。
2、参数已知与否：总体回归函数中的参数是未知的，需要通过样本数据进行估计；而样本回归函数中的参数是根据样本数据计算得到的估计值。
3、确定性：总体回归函数是确定的，反映了总体中真实的关系；而样本回归函数是通过样本数据估计得到的，存在抽样误差，因此具有不确定性。
4、目的：总体回归函数用于理论研究和对总体特征的描述；样本回归函数则主要用于实际数据分析和预测。
5、应用范围：总体回归函数在研究总体的一般特征和规律时使用；样本回归函数则更关注样本内的关系和预测。
6、自变量和因变量是在数学、统计学和科学研究中常用的概念。自变量是指在研究中被认为是导致其他变量发生变化的因素或条件。是被操纵或控制的变量，研究者通常会改变自变量的值，来观察对别的变量的影响。因变量则是受到自变量影响而发生变化的变量。是研究者想要测量或观察的结果或反应。
