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 。
【三大抽样分布怎么理解 三大抽样分布是什么】
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 。
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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