重复抽样的均值和标准差

问：重复抽样和不重复抽样相比,抽样均值抽样分布的标准差有什么不同?

1. 答：针对同样的总体和样本,在重复和不重复的两种情况下,样本平均数期望值E（X）不变.
   重复抽样中：样本方差是总体方差的1/n,故标准差是总体标准差的 根号（1/n）
   不重复抽样中：样本平均数的标准差为 根号【总体标准差的平方/n × 『（N-n）/（N-1）』】
   N总体单位数 n为样本单位数

问：重复抽样和不重复抽样相比，样本均值抽样分布的标准差有什么不同

1. 答：重复抽样和不重复抽样下，样本均值的标准差分别为：
   因此不重复抽样下的标准差小于重复抽样下的标准差，两者相差一个调整系数
2. 答：正态分布，均值为22，标准差0.445
   样本均值x抽样分布的形状与原有总体的分布有关，如果原有总体是正态分布，样本均值也服从正态分布。
   如果总体分布是非正态分布，当x为大样本（》=30）时，样本均值的分布趋于服从正态分布；当x为小样本时，其分布不是正态分布

问：重复抽样标准误差公式

1. 答：重复抽样误差计算公式是s=±√（2500 /样本量）×z，抽样误差是指用样本统计值与被推断的总体参数出现的偏差，主要包括样本平均数与总体平均数之差。
   抽样误差是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足以代表总体各单位的结构，而引起抽样指标和全局指标的绝对离差。抽样误差不是由调查失误所引起的，而是随机抽样所特有的误差。
   不重复抽样和重复抽样的区别
   一、两者的概述不同：
   1、重复抽样的概述：重复抽样又叫重置抽样或放回抽样，是指统计抽样时对每次被抽到的单位登记后再放回总体，重新参与下一次抽选的抽样方法。
   2、不重复抽样的概述：不重复抽样又叫不重置抽样或不放回抽样，是指统计抽样时每个单位只能被抽到一次，即每次被抽到的单位记录后不再放回总体，这样每次抽选都使下一次待抽选的总体减少一个单位。
   二、两者的特点不同：
   1、重复抽样的特点：重复抽样中每次抽选时，总体待抽选的单位数是不变的，前面被抽到的单位在后面的抽选中还有可能被抽中，这样每次抽选的概率都是相等的，n次抽取就相当于n次相互独立的试验。
   2、不重复抽样的特点：每个单位最多只有一次被抽中的机会；随着抽中单位的不断增多，剩下的单位被抽中的机会不断增大；不重复抽样的误差小于重复抽样的误差。