在日常統計實戰中,什麼情況下用抽樣分布,什麼時候用樣本分佈?二者可以在何種情況下可以視為相等?

時間 2021-06-07 18:42:43

1樓:

樣本分佈是樣本中所有個體關於某個變數取值形成的分布。例如,車間生產的每袋麵粉的重量。若總體是一批麵粉,那從中抽取50袋,這其中50袋的重量就是樣本。但是,抽取的50袋是隨機的。

抽樣分布是樣本統計量的分布,由樣本統計量和其概率組成。樣本分佈是關於樣本觀測值的分布,抽樣分布是關於樣本統計值的分布,樣本統計值是根據樣本觀測值計算的。抽樣分布就是從N袋麵粉中抽取50袋,所有可能的樣本統計量的分布。

比如均值,就是所有50袋麵粉平均重量的分布,樣本方差就是所有50袋麵粉標準差的分布。抽樣分布是研究樣本分佈和總體分布的紐帶。

2樓:桂能

什麼叫抽樣分布,什麼叫樣本分佈?

對於抽樣來說,我們一般需要做的是,用抽樣資料的某個值去估計總體資料的某個值。

對於分布來說,一般分布是個先驗,比如我告訴你這一堆資料滿足乙個高斯分布,然而這沒有什麼用的,我們需要知道高斯分布的均值和方差,這樣我們才能刻畫這個分布。

而所謂抽樣,在樣本足夠的情況下,無論總體資料服從什麼樣的分布,抽樣的某個性質需要能夠在一定的置信度下刻畫總體的某個性質,比如說簡單隨機取樣,取樣出來的資料的均值,這個均值本身是個隨機變數,他本身服從乙個正太分布,這個分布的均值是總體資料的均值。換句話說,就是你取樣採出來的這一堆資料,你算他們的平均值,這個平均值是不確定的,你每次取樣都不一定相等,所以他是個隨機變數,但是這個隨機變數會圍繞在總體均值的周圍浮動。

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