样本分布和抽样分布的区别是什么

1、定义

样本分布是用来估计总体分布的。样本分布有区别于总体分布，样本分布是从总体中按一定的分组标志选出来的部分样本容量。

抽样分布也称统计量分布、随机变量函数分布，是指样本估计量的分布。

2、性质

样本分布函数的性质

（1）F(x)大于等于0，小于等于1；

（2）是非减函数；

（3）在每个观测值处左连续，且在跳跃间断点处的跃度等于频率。

抽样分布的性质：

（1）从总体中随机抽取容量为n的一切可能个样本的平均数之平均数，等于总体的平均数；

（2）从正态总体中，随机抽取的容量为n的一切可能样本平均数的分布也呈正态分布。

（3）虽然总体不是正态分布，如果样本容量较大，反映总体μ和σ的样本平均数的抽样分布，也接近于正态分布。

3、范围

样本分布是在样本中X的取值范围及其概率。样本分布也称为经验分布，随着样本容量n的逐渐增大，样本分布逐渐接近总体分布。

抽样分布是指样本统计量的概率分布。采用同样的抽样方法和同等的样本量，从同一个总体中可以抽取出许许多多不同的样本，每个样本计算出的样本统计量的值也是不同的。样本统计量也是随机变量，抽样分布则是样本统计量的取值范围及其概率。

百度百科-抽样分布

百度百科-样本分布

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