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解答过程(因有分布符号和底数符号无法打出,故只能截图)如下:
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样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布,即μ的概率分布。样本均值的抽样分布在形状上却是对称的。随着样本量n的增大,不论原来的总体是否服从正态分布,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学期望为总体均值μ,方差为总体方差的1/n。
当总体服从正态分布时,样本均值一定服从正态分布,即有X~N( )时,
若总体为未知的非正态分布时,只要样本容量 n足够大(通常要求n ≥30),样本均值仍会接近正态分布。样本分布的期望值为总体均值,样本方差为总体方差的1/n 。这就是统计上著名的中心极限定理。
该定理可以表述为:从均值为μ、方差为σ^2(有限)的总体中,抽取样本量为n的随机样本,当n充分大时(通常要求n ≥30),样本均值的分布近似服从均值为μ ,方差为σ^2/n 的正态分布。
如果总体不是正态分布,当n为小样本时(通常n<30),样本均值的分布则不服从正态分布,服从t分布。
Sievers分析仪
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