各位阿娜答，这个月就更新了一篇文章，这都月底了，还有两次自荐机会没用，所以最后这几天要更两篇文章，大家敬请期待！明明是夏天，但却是个多事之秋啊~(ง •_•)ง

2020年注定是不平凡的一年，注定要发生大事，擦枪走火，一瞬间的事儿~

希望我辈自强，天佑中华~

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好的，话不多说，开始我们今天的内容吧！今天要讲的抽样分布定理可以说是数理统计的基本定理了，因为它奠定了后面参数估计和假设检验的基础，所以掌握好这个定理以及它的证明十分有必要~

我们今天除了介绍抽样分布定理以外，还会详细推导定理的证明过程，以及阐述它在后续内容中的重要作用~

抽样分布定理

下面给大家解释一下这个基本定理：

• 在一个总体下，抽样的样本均值仍旧服从正态分布
  ；
• 抽样的样本方差服从自由度为
  的卡方分布；
• 最后一点，也是最重要的一点，样本均值和样本方差是相互独立的；

初学数理统计，大家会对样本与总体认识不够清楚，说白了，总体就是一个可以源源不断地抽样的仓库，每抽出一个样本，这个样本就是一个随机变量，所有的样本之间都是相互独立的，服从的分布就是同一个总体分布。

至于概率与数理统计的关系，也是很明朗的，大致的思路可以谈一下：

概率的话，属于数学范畴，很严格，从一个随机变量的分布函数或者密度出发，求期望方差各种矩的信息；反过来，数理统计则属于统计的分支，分布未知或者部分未知，通过一些规则与准则来推断里面的参数，涉及参数估计。

但是这个分布有时候是完全未知的，这就涉及到非参数估计了；有时候分布里面只有参数未知，这就涉及参数估计；有的时候分布里面只给了矩的信息（例如期望和方差），没有给分布信息，这时候就涉及半参数估计。

抽样分布定理的证明

在证明定理之前，我们需要讲一个定义：

首先，明确多元正态分布如何刻画：

接下来就是三个预备定理，对于抽样分布定理的证明至关重要：

接下来就是对定理的证明啦~

好了，本期到这里就结束了，如果还喜欢我的文章的话，希望大家一键三联一波，我么下期见！（づ￣3￣）づ╭❤～如果大家对这个系列感兴趣的话，别忘了关注本专栏哦，会持续地发这一系列的文章哦！

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主要参考资料说明：《应用数理统计》孙荣恒.