样本分布和抽样分布的区别是什么
1、定义
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
样本分布函数的性质
(1)F(x)大于等于0,小于等于1;
(2)是非减函数;
(3)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:
(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。
3、范围
样本分布是在样本中X的取值范围及其概率。样本分布也称为经验分布,随着样本容量n的逐渐增大,样本分布逐渐接近总体分布。
抽样分布是指样本统计量的概率分布。采用同样的抽样方法和同等的样本量,从同一个总体中可以抽取出许许多多不同的样本,每个样本计算出的样本统计量的值也是不同的。样本统计量也是随机变量,抽样分布则是样本统计量的取值范围及其概率。
参考资料来源:百度百科-抽样分布
参考资料来源:百度百科-样本分布
2024-11-30 广告
抽样分布:从已知的总体中以一定的样本容量进行随机抽样,由样本的统计数所对应的概率分布称为抽样分布。抽样分布是统计推断的理论基础。
高数叔讲概率统计18:样本与抽样分布 来源于:高数叔