1、抽樣誤差
由於隨機抽樣的偶然因素使樣本各單位的結構不足以代表總體各單位的結構，而引起抽樣指標和全域性指標的絕對離差。
2、樣本均數的抽樣分布特點
3、均數的標準誤
樣本均數的標準誤差稱為均數的標準誤（ standard error of mean , sem ）用 σx 表示，說明了各樣本均數 x 圍繞總體均數 μ 的離散程度，可以用來描述樣本均數的抽樣誤差大小
4、標準差（standard deviation）, 標準誤差（standard error），變異係數 (coefficient of variance )的區別與聯絡
所以，標準差是針對特定的一組資料而言，看資料序列偏離均值的程度；而標準誤差則是針對n組資料而言，看每次抽樣的效果如何，可以理解為n組資料標準差的標準差。
用於根據小樣本來估計呈正態分佈且變異數未知的總體的平均值。如果總體變異數已知（例如在樣本數量足夠多時），則應該用正態分佈來估計總體均值。
t 分布
t 分布
由上圖可以看出，t 分布是與自由度 df (或者 v )有關的曲線。以 t = 0 中心對稱，自由度越大越接近標準正態分佈。
引數估計是指用樣本統計量來估計總體引數，分為點估計（不考慮抽樣誤差，直接使用樣本引數），區間估計（給出估計引數的範圍）
無法評價可信度，很少使用
用數軸上的一段距離或乙個資料區間，表示總體引數的可能範圍。這一段距離或資料區間稱為區間估計的置信區間(ci)。
置信區間
這裡有乙個很好的解釋，知乎鄒日佳。
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