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統計量與抽樣分布

樣本來自總體，因此樣本中包含了有關總體的豐富信息，但是這些信息是零散的，為了把這些零散的信息集中起來反映總體的特征，我們取得樣本之后，并不是直接利用樣本進行推斷，而需要對樣本進行一番“加工”和“提煉”，把樣本中所包含的有關信息盡可能地集中起來，種有效的辦法就是針對不同的問題，構造出樣本的某種函數，這就是統計量。不同的函數可以反映總體的不同的特征。

1.統計量

把不含未知參數的樣本函數稱為統計量。一個統計量也是一個隨機變量。

定義：設(X1，X2，…，Xn)為取自總體X的一個樣本，g(X1，X2，…，Xn)為一個連續函數，如果這個函數中不包含任何未知參數，則稱g(X1，X2，…，Xn)為一個統計量。

例如，設X~N(m ，s 2)，其中m 已知，s 2未知，(X1，X2，…，Xn)為取自X的樣本，則 是統計量， ­­­不是統計量。

統計量是樣本的函數，因而統計量是隨機變量。

由統計量進行推斷，便可獲得對總體的認識，統計推斷是數理統計的核心內容。

2.抽樣分布

統計量的分布稱為抽樣分布。

3.常用統計量

常用統計量可分為兩類，一類用來描述樣本的中心位置，另一類用來描述樣本的分散程度。為此先介紹有序樣本的概念，再引入幾個常用統計量。

有序樣本

設是從總體X中隨機抽取的樣本，樣本量為n，將它們的觀測值從小到大排列為：這便是有序樣本。其中 是樣本中的最小觀測值， 是樣本中的最大觀測值。

(1)描述樣本的中心位置的統計量

總體中每一個個體的取值盡管是有差異的，但是總有一個中心位置，如樣本均值、樣本中位數等。描述樣本中心位置的統計量反映了總體的中心位置，常用的有以下幾種：

①樣本均值

樣本觀測值有大有小，樣本均值大致處于樣本的中間位置，它可以反映總體分布的均值。

②樣本中位數

中位數有時也記為Me。

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（責任編輯：中大編輯）

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