抽樣分佈意思
抽樣分佈（Sampling Distribution）是統計學中的一個概念，它描述了從一個特定總體中抽取的樣本所得到的統計量（如樣本平均數、樣本比例等）的分布情況。當我們從一個總體中隨機抽取樣本時，每個樣本都會得到一個統計量的值，這些值會形成一個機率分布，這個分布就是抽樣分佈。
舉個例子，假設我們要測量某種水果的重量，從一個總體中隨機抽取樣本，並計算每個樣本的重量。這些樣本重量的分布就是抽樣分佈。抽樣分佈的性質取決於總體的分布特徵、樣本大小和抽樣方式。
抽樣分佈有幾個重要的特點：
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樣本平均數的抽樣分佈：當總體的分布是常態分布時，樣本平均數的抽樣分佈也是常態分布，這就是中心極限定理的內容。
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樣本比例的抽樣分佈：當總體比例為p時，樣本比例的抽樣分佈近似於一個分佈在0到1之間的常態分布，這就是辛普森恆等式。
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樣本方差的抽樣分佈：樣本方差的抽樣分佈是χ²分布。
抽樣分佈在統計推斷中非常重要，它幫助我們理解樣本統計量的行為，並為總體參數的估計和檢驗提供基礎。通過了解抽樣分佈，我們可以計算出樣本統計量的置信區間，進行假設檢驗，以及評估樣本統計量之間的差異是否具有統計學意義。