数理统计笔记2:总体均值的抽样分布

引言

数理统计笔记的第2篇总结了数理统计中样本均值的分布,可以帮助理解样本均值和总体均值分布之间的联系。举了一个例子可以加深理解,并且还补充了中心极限定理的知识。

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一个关键的结论就此诞生了!!!

  • 样本均值的均值(数学期望)等于总体均值
    E ( X ‾ ) = μ E(\overline{X})=\mu E(X)=μ

  • 样本均值的方差等于总体方差的1/n
    D ( X ‾ ) = σ 2 n D(\overline{X})=\frac{\sigma^2}{n} D(X)=nσ2

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是不是很直观呢?
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补充一下中心极限定理的知识:

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你可能感兴趣的:(#,概率论,样本均值,总体均值,抽样分布,中心极限定理)