追问

好的，那在正态分布标准化的公式中，分子上的均值就是这10个样本均值的均值M吧？

追答

同学你好，正态分布的标准化在假设检验中会用到。如果原假设假定母体的均值是u，那么假设检验的分子就是（M-u），分母就是标准误，相除后得到z或t统计量，通过与critical value进行比较来判定是否要拒绝原假设。

追问

好的，其实这样看来对假设检验真正有意义的其实是标准误而不是标准差。另外之前我对标准误的计算有误解，应该是十次抽样Mi的均值按照标准差的定义算出standard error,而不是单次抽样的标准差除以n的平方根，单次抽样无法得到标准误，至少是两次及两次以上。这个理解还有不对的地方么？

追答

同学你好，抽样次数和样本数量越大的话，就越接近总体的均值，因为n上升，所以标准误的分母会上升，使得标准误下降，对于总体均值的估计会更准确。

追问

理解了，有一种极端情况，如果我只进行了一次大样本抽样对总体均值进行估计，那正态分布标准化公式中分子上就是这一次抽样的均值减去母体均值假定值再除以这一次抽样的标准差。（尽管可能精度不高）

追答

不过也不用去如此细化知识点，对于考试的话能掌握出题思路，熟用公式即可。

追问

这个明白的，只是觉着概率论好神奇，通过随机与平均，可以推断出总体，而且可以量化出不确定性。

追答

嗯嗯，那推荐你一本书《统计学的世界》，可作为课外读物参考

追问

好的，另外我还在看计量经济学

追答

嗯加油