數理統計中,想要進行統計估計與推斷,就需要進行抽樣來估計,取出樣本並對樣本處理後匯出一個新的量,這個量也就是統計量,而統計量的分佈就是所謂的抽樣分佈。三大抽樣分佈一般是指卡方分佈、t分佈和F分佈,它們都是來自正態總體的三個常用的分佈。
什麼是抽樣分佈
在數理統計中,統計估計與推斷需要我們進行抽樣來估計,而樣本是統計估計和推斷的依據,所以在處理具體理論與應用問題時,我們很少直接利用樣本,而是利用它們經過適當處理匯出來的量,這個量也就是統計量,統計量的分佈也就是抽樣分佈。
三大抽樣分佈是什麼意思
1、卡方分佈:若n個相互獨立的隨機變數x1、x2、 ,都服從標準常態分佈,那麼這n個服從標準常態分佈的隨機變數的平方和構成一新的隨機變數,其分佈規律就稱為卡方分佈。
2、t分佈:由於在實際工作中,往往σ是未知的,常用s作為σ的估計值,為了與u變換區別,稱為t變換,統計量t值的分佈就稱為t分佈。
3、F分佈:在概率論和統計學裡,F-分佈是一種連續概率分佈,被廣泛應用於似然比率檢驗,特別是ANOVA中。