样本统计量与总体的关系，抽样分布的概念性质
本文对抽样分布的概念、无偏差和最小偏差等性质，以及中心极限定理和样本比例的抽样分布进行总结。
1 抽样分布基本概念
参数（parameter）：参数是对总体的数值描述，因为是总体，所以值经常是未知的。
样本统计量（sample statistics）：样本的数值描述，利用样本计算而来。
常见的参数和样本统计量如下表所示。
抽样分布(sampling distribution):统计量的概率分布，根据n个测量值的样本计算得到。
2 抽样分布的性质
性质一：无偏性
无偏估计（unbisaed estimate)：样本统计量的抽样分布均值和要估计的总体参数相等，就认为这个统计量是参数的无偏估计。
有偏估计（biased estimate）：抽样分布的均值和要顾及的参数不相等，就认为这个统计量是参数的有偏估计。
性质二：最小方差
如果两组统计量的抽样分部都无偏，我们更加倾向选择标注差最小的，抽样分部的标准差也被成为统计量的标准误（standard error of the statistic）。
3.1x¯的抽样分部的性质：
x¯的抽样分布的性质：
1.抽样分部的均值等于抽样总体的均值，
2.抽样分部的标准差等于：
（标准差σx¯一般被称为均值的标准误（standard error of the mean）。
3.正态分布的抽样分布：如果从一个服从正态分布的总体中选取一个有n个观测值的随机样本，那么x¯的抽样分布也是一个正态分布。
3.2 中心极限定理
从一个均值为μ、标准差为σ的总体中选取一个有n个观测值的随机样本。那么当n足够大时，x¯的抽样分布将近似服从均值
、标准差
的正态分布。并且样本量越大，对x¯的抽样分布的正太近似越好。
4 样本比例的抽样分布
和样本均值是总体均值的良好估计一样，样本比例（记为p^），是总体比例p的良好估计。和样本均值的抽样分布有着类似的性质。
p^的抽样分布性质：
1. 抽样分布的均值等于二项比例p，也就是
。因此，p^是p的无偏估计。
2. 抽样分布的标准差等于
对于大样本，抽样分布近似于正太。
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