数理统计中 ， 想要进行统计估计与推断 ， 就需要进行抽样来估计 ， 取出样本并对样本处理后导出一个新的量 ， 这个量也就是统计量 ， 而统计量的分布就是所谓的抽样分布 。三大抽样分布一般是指卡方分布、t分布和F分布 ， 它们都是来自正态总体的三个常用的分布 。
什么是抽样分布
在数理统计中 ， 统计估计与推断需要我们进行抽样来估计 ， 而样本是统计估计和推断的依据 ， 所以在处理具体理论与应用问题时 ， 我们很少直接利用样本 ， 而是利用它们经过适当处理导出来的量 ， 这个量也就是统计量 ， 统计量的分布也就是抽样分布 。
三大抽样分布是什么意思
1、卡方分布：若n个相互独立的随机变量x1、x2、x3....xn ， 都服从标准正态分布 ， 那么这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量 ， 其分布规律就称为卡方分布 。
2、t分布：由于在实际工作中 ， 往往σ是未知的 ， 常用s作为σ的估计值 ， 为了与u变换区别 ， 称为t变换 ， 统计量t值的分布就称为t分布 。
【三大抽样分布怎么理解 三大抽样分布是什么】3、F分布：在概率论和统计学里 ， F-分布是一种连续概率分布 ， 被广泛应用于似然比率检验 ， 特别是ANOVA中 。
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