一、抽样分布
（一）总体公布与总体参数
（二）统计量与抽样分布
1、统计量
统计量是样本的函数。
统计量的特征：
1、是一随机变量
2、构成统计量的函数中不能包含未知因素。
2、抽样分布
由样本统计量所形成的概率分布就是抽样分布。
抽样分布是一种理论分布。
统计量的取值是依据样本而变化的，因此根据统计量来推断总体参数就必然具有某种不确定性。
抽样分布构成了推断总体参数的理论基础。
3、样本均值的抽样分布
抽取样本的方法：
- 重置抽样：抽取过程中总体单位总数始终不变
- 非重置抽样
样本均值的抽样分布是指所有可能抽取出来的样本均值的分布。
样本均值的概率分布是一种理论分布。
样本均值的均值就是总体的均值。
当总体服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布。
4、样本比例的抽样分布
总体比例是一个参数，通常是未知的。
样本比例是样本统计量，是一个随机变量（随样本的不同而不同）。
描述所有可能的样本比例的概率分布就是样本比例抽样分布。
随着样本容量的增大，样本比例的方差会越来越小。
（三）统计量的标准误差
也叫做标准误，是指样本统计量分布的标准差。
标准误差用于衡量样本统计量的离散程度，在参数估计中，它是用于衡量样本统计量与总体参数之间差距的一个重要尺度。
样本均值的标准误差 = 样本标准差 / 样本容量n开根号
二、参数估计
参数估计就是用样本统计量去估计总体参数，包括点估计和区间估计。
点估计没有说明可能的误差有多大。
区间估计通常是由样本统计量加减估计标准误差得到。
正态分布的3σ准则：