三大抽样分布的定义

在数理统计中，如果要进行统计估计和推断，需要取一个样本进行估计，取出样本进行处理，得出一个新的量，这个量就是统计量，统计量的分布就是所谓的抽样分布。三样本分布一般指卡方分布、t分布、f分布，这是三种常用的来自正态总体的分布。

什么是抽样分布

在数理统计中，统计估计和推断需要抽样来估计，样本是统计估计和推断的基础。所以在处理具体的理论和应用问题时，我们很少直接使用样本，而是通过适当的处理，使用从中导出的量，这也是统计量，统计量的分布也是抽样分布。

你说的三个抽样分布是什么意思

1.卡方分布:如果N个独立的随机变量x1，x2，x3....xn h/]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就构成了一个新的随机变量，它的分布规律叫做卡方分布。

2.T-分布:由于实际工作中σ往往是未知的，所以常常用S作为σ的估计值，为了与U-变换相区别，称之为T-变换，统计T值的分布称为T-分布。

3.f分布:在概率论和统计学中，f分布是一种连续的概率分布，广泛应用于似然比检验，尤其是方差分析中。