样本分布和抽样分布的区别是什么
一、性质不同
1、样本分布:总体是指考察的对象的全体,个体是总体中的每一个考察的对象,样本是总体中所抽取的一部分个体,而样本容量则是指样本中个体的数目。样本分布是用来估计总体分布的。
2、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。
二、统计学概念不同
1、样本分布:总体中抽取的所要考查的元素总称,样本中个体的多少叫样本容量。
2、抽样分布:样本估计量是样本的一个函数,在统计学中称作统计量,因此抽样分布也是指统计量的分布。
扩展资料
定理
1、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。
2、从正态总体中,随机抽取的容量为n的一切可能样本平均数的分布也呈正态分布。
3、虽然总体不是正态分布,如果样本容量较大,反映总体μ和σ的样本平均数的抽样分布,也接近于正态分布。
参考资料来源:百度百科——样本分布
参考资料来源:百度百科——抽样分布
2024-10-31 广告
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)。
推荐于2018-04-17
高数叔讲概率统计18:样本与抽样分布 来源于:高数叔