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统计量 f (X 1,X 2 ,...,X n ) 是样本 X 1,X 2 ,..., X n 的 不含任何未知数的函数，它是一个随机变量 统计量的分布称为抽样分布。 由于正态总体是最常见的总体，因此这里主要讨论 正态总体下的抽样分布. 由于这些抽样分布的论证要用到较多的数学知识， 故在本节中，我们主要给出有关结论，以供应用. 2 设总体 X ~ N , ， X 1,X 2 ,..., X n 是 X 的一 个样本, 则样本均值服从正态分布 1 n  2  X X i ~ N ,  n i 1  n  1 n X i  X  n i 1 U ~ N 0,1    n  n 定义 对总体X 和给定的(01)，若存在x， 使P {X ≥x} =，则称x为X 分布的上侧分位数或 上侧临界值. 如图. y P {X ≥x} =   f x dx  x ( )  o x x y 若存在数 、 ，使   1 2 2 2 P {X ≥ }=P {X ≤ }  1 2 2 2 o 1 x 则称 、 为X 分布的双 1 2 侧分位数或双侧临界值. x  x 1 2 2  当X 的分布关于y轴对称时， 若存在 x 2 , 使 P { X x 2} , 则称x 为X 分布的双侧分位数或双侧临界值.  2 y 如图.   2