샘플링 분포는 통계적 추론의 이론적 근거이다. 우리는 통계적 샘플 분포를 사용하여 추정중인 샘플을 정상 전체와 이상 전체의 두 가지 상황으로 나누었다.
정리:
(1) 전체적으로 무작위로 선택된 용량이 n 인 가능한 모든 샘플의 평균은 전체 평균과 같습니다. 즉, (E 는 평균의 기호입니까? 샘플의 평균이고 μ는 전체 평균입니다.)
(2) 정규적으로 보면 무작위로 선택 용량이 N 인 가능한 모든 샘플의 평균 분포도 정식이다.
(3) 전체는 정규 분포가 아니지만, 샘플 양이 크면 전체 μ와 σ 샘플 평균을 반영하는 샘플 분포도 정규 분포에 가깝다.
주요 방법:
(1) 추첨. 일반적으로 추첨법은 인구 중 N 개 개체의 번호를 매기고, 숫자 라벨에 숫자를 쓰고, 컨테이너에 숫자 라벨을 넣고, 골고루 섞은 후, 한 번에 한 개의 숫자 라벨을 뽑아서 n 번 연속 추출하여 n 번 용량의 샘플을 얻는다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
추첨 방식은 간단하고 쉬워서 사람들 중 인원수가 적은 상황에 적합하다. 집단에 대량의 개체가 있을 때' 골고루 혼합 집단' 이 어려울 수 있는데, 아마도 추첨으로 생성된 샘플의 대표적 차이일 것이다.
(2) 난수 방법. 무작위 샘플링에서 자주 사용되는 또 다른 방법은 난수 테이블, 난수 주사위 또는 컴퓨터에서 생성된 난수를 샘플링하는 난수 방법입니다.