经验分布函数图（经验分布函数图怎么画）

1. 解释总体分布、样本分布和抽样分布的含义
2. 简述样本统计量的分布与总体分布的区别和联系
3. 为总体的一个样本，服从什么分布

解释总体分布、样本分布和抽样分布的含义

总体分布：所有元素出现概率的分布。是简单意义上的随机变量对应的频次分布。总体分布往往是未知的，很多场合不可能获取得对所有个体元素的观察值。当然有些时候可以通过理论计算进行假定。样本分布：样本分布有区别于总体分布，它是从总体中按一定的分组标志选出来的部分样本容量。选择的样本在随机变量上的对应的频次分布，样本分布实际上也在趋向总体分布。个人感觉样本分布和总体分布的本质是一样，区别就在于选取的数据不一样，一个是总体（N个），一个是样本（n个）

抽样分布：是对样本统计量概率分布的一种描述方式。这个和上面两个是截然不同的概念。抽样分布是一种概率分布，随机变量是样本统计量。虽然统计量也是随机变量，但是本身来说，是经过处理的变量。在使用时需要计算任意n个样本的统计量，然后将数据进行分布查看。由样本n个观察值计算的统计量的概率分布就是抽样分布。就比如说调查一所中学的所有学生的身高，这就构成了总体，从中随机抽取300个人，这300个人就组成一个样本分布。之后再抽取若干个300人组成的样本，从所有样本中得到的平均数就是抽样分布的变量了

简述样本统计量的分布与总体分布的区别和联系

样本统计量的概念很宽泛（譬如样本均值、样本中位数、样本方差等等），到现在为止，不是所有的样本统计量和总体分布的关系都能被确认，只是常见的一些统计量和总体分布之间的关系已经被证明了。

例如：样本均值的分布，根据中心极限定理，不管总体分布是什么（不管是正态还是非正态，已知或未知），都会近似的服从正态分布（条件是样本容量足够大），而且均值相等，样本标准差是总体标准差的根好N倍关系。

为总体的一个样本，服从什么分布

当总体分布未知且样本容量足够大时,样本均值的分布近似服从正态分布 　　正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布。

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