1樓：王冠
最簡單可以這樣理解 進行一組樣本x的測算時 出現n個資料 已知中出現n個資料和s 即預設有n-1個資料時即可得出n個資料的值 那麼根據卡方定義 服從自由度（n-1）的卡方分佈 而這也是計算s時 分母使用n-1而不是n（unbased）的原因。
如果需要完整證明 找本概率書吧 證明過繁
2樓：匿名使用者
可以這樣理解，s2本來自由度是n的，但是由於除以σ平方，而它是和原來的抽樣有關係的（一個式子），用掉了一個自由度，所以自由度為n-1
抽樣分佈定理的內容是什麼？有哪三個推論
3樓：空白珠
x~n(μσ2)
則ax+b~n(aμ+ba2σ2)
當樣本量較大時，一個允許我們使用正態概率分佈來近似樣本均值和樣本比例的抽樣分佈的定理被稱為
4樓：厲害炮彈不虛發
設總體共有n個元素，從中隨機抽取一個容量為n的樣本，在 重置抽樣時，共有n·n 種抽法，即可以組成n·n不同的樣本，在 不重複抽樣時，共有n·n個可能的樣本。每一個樣本都可以計算出一個均值，這些所有可能的抽樣均值形成的分佈就是樣本均值的分佈。但現實中不可能將所有的樣本都抽取出來，因此，樣本均值的 概率分佈實際上是一種理論分佈。
數理統計學的相關定理已經證明：即樣本均值的均值就是總體均值。在重置抽樣時，樣本均值的方差為總體方差的1/n，即在不重置抽樣時，樣本均值的方差為 (x為平均數) 樣本均值的抽樣分佈：
是所有的樣本均值形成的分佈，即μ的概率分佈。樣本均值的抽樣分佈在形狀上卻是對稱的。隨著樣本量n的增大，不論原來的總體是否服從正態分佈，樣本均值的抽樣分佈都將趨於正態分佈，其分佈的數學期望為總體均值μ，方差為總體方差的1/n。
方差：是在概率論和統計方差衡量 隨機變數或一組資料時離散程度的度量。概率論中方差用來度量 隨機變數和其 數學期望（即 均值）之間的偏離程度。
統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的 平均數。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。方差是衡量源資料和期望值相差的度量值。
概率論：關於抽樣分佈與抽樣分佈定理：如圖，打問號的地方怎麼推匯出來的？求詳細解釋！謝謝大神了！
5樓：匿名使用者
標準正態分佈，φ（1）—φ（-1）=φ（1）- （1-φ（1））
什麼叫抽樣分佈？給出三類重要分佈的定義和抽樣分佈定理及其三個推論．
6樓：清風在翻書
簡單隨機抽樣，系統抽樣，分層抽樣。具體的去查高三數學最後一冊吧，實在是太複雜了：）
7樓：田夏萇胭
你好！搜一下：什麼叫抽樣分佈？給出三類重要分佈的定義和抽樣分佈定理及其三個推論．
我的回答你還滿意嗎~~
總體服從正態分佈n(5,16)，從中抽取樣本100個，求樣本均值的抽樣分佈？
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