统计学之抽样分布
统计学中的抽样分布是指从总体中抽取的一部分样本，通过对样本的研究，来推断总体的某些特征。抽样分布的学习内容非常重要，因为它可以节省时间和财物来达到认识对象的最佳限度。
在实际世界中，包含的素材集合非常庞大，从中提取需要的信息非常困难。例如选民人数的支持率、产品的不合格率、环境的污染程度、市场的品种、价格、质量状况、购买力等情况的了解。
在抽样分布中，需要了解样本是怎样抽取的，样本统计量是怎样分布的，以及如何根据样本统计量对总体参数做估计。
抽样的一般问题是指从总体中抽取样本的过程中所遇到的问题。例如，在统计抽样中，总体参数是指研究对象全体的某些特征，而样本统计量是指根据样本各单位变量值计算的反映样本某方面数量特征的综合指标。
总体参数和样本统计量是两个不同的概念。总体参数是指研究对象全体的某些特征，由于总体唯一确定，故称总体参数。样本统计量是指根据样本各单位变量值计算的反映样本某方面数量特征的综合指标，由于样本不具惟一性，故称为样本统计量。
在抽样过程中，有两种方法：重复抽样和不重复抽样。重复抽样是指从总体中抽取样本，每次抽取后，样本单位再放回总体，重新参与下一次抽选的抽样方法。在每次的抽取中样本单位被抽中的概率都相等，统计中称这样的抽样为相互独立的试验。
不重复抽样是指对被抽到的单位登记后不再放回总体的抽样方法。不重复抽样与重复抽样比较，每次抽样的条件是不同的，前一次的抽取结果会对后一次的抽取产生影响，统计中称这样的抽样为相互不独立的试验。
简单随机抽样是指对总体单位不做任何分类或排队，直接从总体中按“随机原则”抽取样本单位的调查方式。为了便于抽取样本单位，一般在明确抽样框的条件下，对总体的每个单位都要编号，然后用抽签式或利用《随机数字表》进行抽取。
在实际应用中，抽样分布有很多应用，例如在品质管理、市场研究、环境监测等领域。通过抽样分布，可以对总体参数做出合理的估计，并且可以对总体参数进行推断。
抽样分布是统计学中的一个重要概念，对总体参数的估计和推断起着重要作用。了解抽样分布的原理和方法，对于实际应用的研究和分析非常重要。
