In statistics, a sampling distribut

In statistics, a sampling distribution is based on sample averages rather than individual outcomes. This makes it different from a distribution. Here’s why: A random variable is a characteristic of interest that takes on certain values in a random manner. For example, the number of red lights you hit on the way to work or school is a random variable; the number of children a randomly selected family has is a random variable. You use capital letters such as X or Y to denote random variables and you use lowercase letters such as x or y to denote actual, observed outcomes of random variables.

Results (Vietnamese) 1:

Trong thống kê, phân phối lấy mẫu dựa trên mẫu trung bình chứ không phải là cá nhân kết quả. Điều này làm cho nó khác nhau từ một bản phát hành. Đây là lý do tại sao: một biến ngẫu nhiên là một đặc tính quan tâm có giá trị nhất định trong một cách ngẫu nhiên. Ví dụ, số đèn đỏ bạn nhấn trên đường để làm việc hay trường học là một biến ngẫu nhiên; số lượng trẻ em có một gia đình lựa chọn ngẫu nhiên là một biến ngẫu nhiên. Bạn sử dụng chữ cái vốn như X hoặc Y để biểu thị biến ngẫu nhiên và bạn sử dụng chữ như x hoặc y để biểu thị thực tế, quan sát thấy các kết quả của biến ngẫu nhiên.

Results (Vietnamese) 2:

Trong thống kê, phân bố lấy mẫu được dựa trên trung bình mẫu chứ không phải là kết quả cá nhân. Điều này làm cho nó khác nhau từ một phân phối. Dưới đây là lý do: Một biến ngẫu nhiên là một đặc tính quan tâm mà mất trên các giá trị nhất định trong một cách ngẫu nhiên. Ví dụ, số lượng đèn đỏ bạn nhấn vào các cách để làm việc hay trường học là một biến ngẫu nhiên; số trẻ em trong một gia đình lựa chọn ngẫu nhiên đã là một biến ngẫu nhiên. Bạn sử dụng chữ in hoa như X hoặc Y để biểu thị các biến ngẫu nhiên và bạn sử dụng chữ thường như x hoặc y để biểu thị thực tế, quan sát kết quả của các biến ngẫu nhiên.