三大抽样分布怎么理解

数理统计中，想要进行统计估计与推断，就需要进行抽样来估计，取出样本并对样本处理后导出一个新的量，这个量也就是统计量，而统计量的分布就是所谓的抽样分布。三大抽样分布一般是指卡方分布、t分布和F分布，它们都是来自正态总体的三个常用的分布。

什么是抽样分布

在数理统计中，统计估计与推断需要我们进行抽样来估计，而样本是统计估计和推断的依据，所以在处理具体理论与应用问题时，我们很少直接利用样本，而是利用它们经过适当处理导出来的量，这个量也就是统计量，统计量的分布也就是抽样分布。

三大抽样分布是什么意思

1、卡方分布：若n个相互独立的随机变量x1、x2、x3....xn，都服从标准正态分布，那么这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律就称为卡方分布。

2、t分布：由于在实际工作中，往往σ是未知的，常用s作为σ的估计值，为了与u变换区别，称为t变换，统计量t值的分布就称为t分布。

3、F分布：在概率论和统计学里，F-分布是一种连续概率分布，被广泛应用于似然比率检验，特别是ANOVA中。