卡放分布：多个标准正态分布的平方和。随着样本量的增大会收敛到正态分布。

t分布：小样本分析

f分布：

中心极限定理

• 卡方分布：正态分布标准化的平方和为自由度为n-1的卡方分布，多个标准正态分布的平方和服从卡方分布。样本方差=总体方差除以n-1.分布式=样本方差乘以n-1,除以总体方差。
• 卡方分布用途：分析与方差有关的样本。随着样本量的增大收敛到正态分布。
• 卡方分布均值为n方差为2n，n为自由度也就是样本数-1。可加性，两个卡方分布均值可加，自由度为n1+n2
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• t分布：分析所有小样本有关的分布。大样本>（20、30、300）。通过调整压扁，来容纳更多犯错误的可能性，随着自由度增大，严格收敛域标准正态分布。
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• F分布：两个卡方分布除以自由度之后之比。两个样本方差除以总体方差做除法直接服从F分布。用来对比方差用的。图像类似卡方分布，自由度越大越像标准正态分布。
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• 样本（放回抽样）均值的分布与中心极限定理：
• 中心极限定理：从均值为u，方差为c平方的一个任意总体中抽取容量为n的样本，当n足够大时（>30），样本均值的抽样分布近似服从均值为u方差为c方/n的正态分布（n为样本数）。两个样本独立的话，样本和的方差=方差的和。
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• 样本比例的抽样分布：某个遗传病的比例。
• 重复抽样：样本比例的数学期望π乘以男性比/非男性比例除以样本量
• 不重复抽样需要再乘以（N-n）/（N-1）（常用）.次为修正系数，当N趋于无穷时，这个比=1。
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• 两个样本均值之差的抽样分布（如中美两国的人均收入之差）服从正态分布：期望为总体均值之差，方差为各自方差之和。
• 样本方差的分布：（n-1）s方/c方服从自由度为n-1的卡方分布。
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• 两个样本均值之比的抽样分布：直接服从自由度为（n1-1,n2-1）的F分布。
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• 参数估计（估计量样本的一个函数就是一个估计量与估计出来的具体值如方差均值等估计值）、假设检验。
• 点估计与区间估计：
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