一、統計量
樣本均值：即在總體中的樣本資料的均值，反映樣本資料的集中趨勢。
樣本方差：每個樣本值與全體樣本值平均數之差的平方值的平均數；方差是用來衡量隨機變數和其數學期望（均值）之間的偏離程度。
樣本變異係數：變異係數又稱為離散係數，定義為標準差與平均值之比，樣本變異係數即樣本資料的標準差與其均值之比。
樣本k階中心矩：在概率論中，矩是用來描述隨機變數的某些特徵的數字，即求平均值；隨機變數x的k階中心矩定義：對於正整數k，如果e(x)存在，
e[(x-e(x))^k] 《無窮大，
則 e[(x-e(x))^k] 為x的k階中心矩。
樣本偏度：常用作總體偏度的估計量和檢驗總體分布正態性的統計量，樣本三階中心距除以二階中心距的3/2次冪的商記為sk；而總體偏度是乙個描述總體分布不對稱性的數字特徵，正態分佈的偏度為0。
樣本峰度：常用以作為總體峰度的估計量，樣本的四階中心距除以樣本二階中心距平方的商再減去3，記為ku；正態分佈的峰度為0。
二、抽樣分布
中心極限定理：即不論總體服從什麼分布，只要從總體中抽取的樣本容量足夠大，這些樣本組成的樣本均值的抽樣分布都近似於正態分佈。
樣本方差的分布：作為隨機變數的函式，樣本方差本身就是乙個隨機變數，s^2服從卡方分布，
s 2σ
2(n−
1)
\frac(n-1)
σ2s2(
n−1)
~ x (2
n−1)
x^2_(n-1)
x(2n−
1)卡方分布：
卡方統計量是乙個隨機變數，能夠表明樣本方差和總體方差之間對的比值關係，卡方統計量決定的抽樣分布就是卡方分布；
卡方統計量：χ2=
(n−1
)s2σ
2\chi^2=\frac
χ2=σ2(
n−1)
s2
定義：若樣本量為n的所有可能樣本均取自方差為σ
2\sigma^2
σ2的正態分佈總體，計算每乙個樣本的卡方值（χ
2\chi^2
χ2），那麼這些卡方值將構成關於樣本方差和總體方差的卡方分布。卡方分布是乙個連續型該流程分布。
作用：卡方分布能夠用於從樣本方差到總體方差的推斷性分析；還能用於非引數檢驗（卡方檢驗）。
t分布：
若已知待分析的總體服從正態分佈，從總體中抽取容量為n 的所有可能樣本，計算出每個樣本的t統計量，則所有的t統計量的值將組成乙個連續型概率分布，此分布為t分布。t分布能在部分已知條件下，用於總體均值的推斷分析。
對於t分布來說，如果總體服從正態分佈，總體標準差未知，當樣本容量小於30時，那麼樣本均值的抽樣分布服從t~t(n-1)的t分布；
若總體服從正態分佈，總體標準差未知，樣本容量大於等於30時，那麼樣本均值的抽樣分布不僅服從t~t(n-1)的t分布，而且還可以用z分布來近似表達。
f分布：
f分布能通過兩個樣本之間的關係推導出兩個總體之間的關係，能用於推斷兩個總體方差之間的比值關係。
f統計量：兩個正態分佈總體，總體方差為σ12
\sigma^2_1
σ12
， σ 22
\sigma^2_2
σ22
，分別從總體中抽採樣本容量為n1,n2的樣本，樣本方差為s12
s^2_1
s12
，s 22
s^2_2
s22
，則f統計量為
f =s
12σ1
2s22
σ22=
s12σ
22s2
2σ12
f=\frac}}=\frac
f=σ22
s22
σ12
s12
=
s22
σ12
s12
σ22
f分布有兩個自由度，分子自由度為v1=(n1-1)，分母自由度為v2=(n2-1)，因此，由f統計量組成的f分布可以表示為：
f統計量可看成是由兩個卡方統計量相除得到的，f分布也被成為方差比分布，假設兩個正態分佈總體的卡方統計量為χ12
\chi^2_1
χ12
, χ 22
\chi^2_2
χ22 χ12
/v12
χ22/
v2
2\frac
χ22/v
22χ
12/
v12
~f(n1-1,n2-1)
下列統計量服從什麼分布 抽樣好懂，抽樣分布又在說啥
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