关于样本均值的数学期望和样本均值的方差的现实例子意义以下样本均值我用X-来表示首先E（X-）=μ,D（X-）=1/n*σ^2这个式子的推导我是知道的,但是我仅仅只能通过笔算得结果,这个结果无法让我直观的认可他,我想知道生活中的实际例子当中,这样本均值的数学期望和样本均值的方差的意思.如果不是样本均值的数学期望而是总体的数学期望就很好理解,比如是离散型的,每个变量取值的概率一样,那就是变量的平均值,好比班里里面同学的平均身高.但是样本均值的数学期望我就不能理解了,样本均值比如说是班里里面第一组的平均身高,那再E一下这个样本均值不是相当于E一个常数吗?而总体的方差也好理解,但是样本均值的期望我就理解不了了,虽然通过上面的公式可以算出来结果,但是本能上无法认可公式,这样记忆起来不自然.所以如果还用上面那个身高的例子,如何解释第一组同学也就是样本的身高均值方差

关于样本均值的数学期望和样本均值的方差的现实例子意义
以下样本均值我用X-来表示
首先E（X-）=μ,D（X-）=1/n*σ^2
这个式子的推导我是知道的,但是我仅仅只能通过笔算得结果,这个结果无法让我直观的认可他,我想知道生活中的实际例子当中,这样本均值的数学期望和样本均值的方差的意思.
如果不是样本均值的数学期望而是总体的数学期望就很好理解,比如是离散型的,每个变量取值的概率一样,那就是变量的平均值,好比班里里面同学的平均身高.但是样本均值的数学期望我就不能理解了,样本均值比如说是班里里面第一组的平均身高,那再E一下这个样本均值不是相当于E一个常数吗?
而总体的方差也好理解,但是样本均值的期望我就理解不了了,虽然通过上面的公式可以算出来结果,但是本能上无法认可公式,这样记忆起来不自然.所以如果还用上面那个身高的例子,如何解释第一组同学也就是样本的身高均值方差