样本分布和抽样分布的区别是什么？

Question

如题所述

Answer 1

样本分布和抽样分布的区别：

1、定义不同，样本分布是用来估计总体分布的。样本分布有区别于总体分布，样本分布是从总体中按一定的分组标志选出来的部分样本容量。抽样分布也称统计量分布、随机变量函数分布，是指样本估计量的分布。

2、性质不同，样本分布函数的性质F(x)大于等于0，小于等于1；是非减函数；在每个观测值处左连续，且在跳跃间断点处的跃度等于频率。抽样分布的性质：从总体中随机抽取容量为n的一切可能个样本的平均数之平均数，等于总体的平均数。

样本分布和抽样分布的实际应用：

在实际中，生成以上所示的采样分布表是不可行的。即使在最佳情况下（即知道样本的父级总体），可能仍无法确定所需样本统计量的精确采样分布。但是，在某些情况下，可能能够大致地确定样本量统计的采样分布。例如，如果从正态总体中取样，则样本平均值具有完全的正态分布。

但是，如果从一个非正态分布中抽样，则可能无法确定样本均值的准确分布。但是，由于中心极限定理，样本均值近似地呈正态分布，前提是您的样本足够大。然后，如果总体未知并且样本足够大，则您也许能够做出判断（例如，85% 地判断样本均值在一定数量的总体均值的标准差之内）。