这一部分重点学习课本第七章抽样和抽样分布，这是推理统计学最重要的内容，也是用样本的统计值去估计或预测总体的参数的基础知识，理解并运用中央极限定理计算随机抽样的平均数在某个范围内的概率是本章的重点和难点。
1. 阅读课本P164171，了解常用的抽样的方法，已经抽样中可能产生的误差及出现误差的原因，我们在第一单元的自测题中曾经出现过抽样误差的问题，这里请大家认真阅读课本的内容，再加深对这些抽样方法和误差的理解。
2.抽样分布重点要理解从总体N中每抽样n个样本，这n个样本都有一个样本平均数，抽m次，就有m个样本平均数，我们关心的是m个样本平均数的分布是怎样的。我们在课堂上列举了N＝10000个学生，每次抽样n=100个学生的平均数的分布情况。认真阅读课本P173-176，看课本中的例子，即每次抽样两名管理助理，看他们平均出现错误的次数，课本上详细地解释了该过程，并列表表示，最后抽样16次，每次都有一个样本平均数，这16个样本平均数的平均数等于2.5， 正好等于总体的平均数。注意课本中样本平均数的平均数如何表示。
3. 本章最重要的内容是抽样的平均数的分布特点，中央极限定理告诉我们抽样平均数的分布特点，这里要认真学习并理解，有三个要点：
A If population follows normal distribution, sampling means also follow normal distribution.
B. Even if population does not follow normal distribution, as long as sample mean is large enough (n>=30), sampling means also follow normal distribution
C Mean of the sample means is equal to population mean; Standard error of the mean is equal to population standard deviation divided by square root n.
A 和B告诉我们抽样平均数分布在什么情况是符合正态分布的, 这说明了抽样平均数分布特征，即正态分布。
既然是正态分布，那么我们关系的是该正态分布的平均数和标准差是多少。中央极限定理明确告诉我们，平均数雨标准差与总体的平均数和标准差之间的定量关系。这里需要特别注意的是，抽样平均数的标准差称之为标准误，Standard error of the mean，这是一个术语，就像方差，标准分一样，大家记住，并注意看课本上符合表示的方法。
中央极限定理是理解抽样分布特征的核心。请认真阅读课本P179－180.
4. 计算抽样分布中的某个区间的概率问题，和之前的方法一样，核心是标准化，标准化后查表，进行必要的计算后就可以求得相应的概率。
请完成P181 的7.20 和7.22.
5.抽样分布的比率是本章的另一个重要概念，大家在理解这个概念是，联系日常生活中的合格率，及格率，支持率即可，，而抽样的比率和抽样的平均数是类似的，其分布也是正态分布（在一定的条件下，什么条件，请大家仔细阅读课本182-183页），那么同样，既让是正态分布，我们就需要知道它的平均数和标准差，在课本的182页给出了具体点公式，而要计算抽样比率在某个范围内的概率，同样是要标准化，然后再查表，做必要的计算，最后求得概率。
在阅读和看视频学习过程中，一定要弄清楚我们解决的问题是什么，已知的条件是什么，解决问题的思路是什么，然后才是使用公式计算。
要求大家在解决下面的问题时一定要画出抽样比率的分布图，和转化为标准正态分布图，并且在图上标出要求的部分，然后在使用公式计算，要写出详细的过程。
完成的问题： P183 7.27 和P184. 7.31，作业提交的日期是6月4日。