2.在一次抽样之前,我们只知道样本(X1,X2,…,Xn)n维 随机变量),而在抽样之后,则得到一个具体的n维实向量 (x1,x2,…,xn),它是Ω中的一个点,故称其为样本点。 注意:对任何总体X,其容量为n的样本是唯一的,而每次抽 样得到的样本观察值一般说来是不同的。 设X的分布函数为F(x),由定义62,X的容量为n的样本 (X1,X2,…,Xn)的第i个分量X,的分布函数为 F(x),i=1,2,…,n. 因X1,X2,…,Xn相互独立,故(X1,Ⅹ2,…,Xn)分布函数 为F“(x,x2xn)=F(x2. 在一次抽样之前，我们只知道样本( )(n 维 随机变量)，而在抽样之后，则得到一个具体的 n 维实向量 ( )，它是中的一个点，故称其为样本点。 X1 ，X2 ，，Xn n x，x ，，x 1 2 注意：对任何总体X，其容量为 n 的样本是唯一的，而每次抽 样得到的样本观察值一般说来是不同的。 设X的分布函数为 F(x)，由定义6.2，X的容量为n 的样本 (X1，X2，，Xn ) 的第i 个分量 Xi 的分布函数为 F(x ) i 1 2 n. i ， = ，，， 因 相互独立，故 分布函数 为 ( ) X1 ，X2 ，，Xn X1 ，X2 ，，Xn ( ) ( ). 1 1 2 =  = n i n i F x，x ，，x F x