機器學習|五個重要的抽樣分佈定理|15mins入門|概統學習筆記（二十一）

重要的抽樣分佈定理 前提：都是單個總體的樣本，樣本的數學期望和方差都易求，以此來求總體的數學期望和方差 定理1（樣本均值的分佈） 定義：設 X 1 , X 2 , . . . , X n X_1,X_2,...,X_n X1​,X2​,...,Xn​是取自正態總體 N ( μ , σ 2 ) N(\mu,\sigma^2) N(μ,σ2)的樣本，則有 X ‾ \overline X X~ N (

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