1702637856
（a）用通俗的语言说明，抽样分布对于我们的样本结果提供了什么信息？
1702637857
1702637858
1702637859
（b）在众多样本中，值大于0.37的样本占多大百分比？（使用68-95-99.7规则。）用通俗的语言解释，为什么这个百分比就是样本结果大于0.37的概率。
1702637860
1702637861
1702637862
（c）样本统计量值小于0.33的概率是多少？
1702637863
1702637864
1702637865
（d）样本统计量的值不是小于0.33就是大于0.35的概率是多少？
1702637866
1702637867
18.21 建立抽样分布。让我们从很小的一个总体中抽取一个很小的样本，来说明抽样分布的概念。总体是10个学生在一门考试中的分数：
1702637868
1702637869
1702637870
1702637871
1702637872
我们感兴趣的参数是这个总体的平均分数。样本是n=4的简单随机样本。因为学生的编码为0~9，所以从表A中抽取一个随机数字，就相当于样本中的一个学生。
1702637873
1702637874
（a）算出总体中10个分数的平均值，这是总体平均数。
1702637875
1702637876
1702637877
1702637878
（b）利用表A从这个总体中抽出一个大小为4的简单随机样本。把这4个学生的分数当作你的样本，并计算平均数，是总体平均数的一个估计值。
1702637879
1702637880
1702637881
（c）用表A的不同部分重复此过程10次。画出这10个估计值的直方图，你正在建立的抽样分布。你的直方图的中心和总体平均数接近吗？
1702637882
1702637883
18.22 网上练习。出盘者（Oddsmaker）经常会在网上发布某些体育比赛的赔率，例如，你可以看到每支NFL球队赢取下届超级碗冠军的赔率。我们在www.nsawins.com/super-bowl-odds.shtml可以找到这些赔率。当出盘者说赔率是A∶B时，他或她的意思是赢的概率是B/（A+B）。例如，某球队在第47届超级碗的赔率是6∶1，它对应的赢的概率是1/（6+1）=1/7。
1702637884
1702637885
在网上，找到每支NFL球队赢取下届超级碗的赔率，并将其换算为概率。这些概率满足本章所讲的概率规则第一条和第二条吗？如果不满足，你知道是什么原因吗？
1702637886
1702637887
18.23 网上练习。正态曲线下方的面积，如本书附录的表B所示，是常用的，但仍有小应用软件可以让你更直观地计算出面积。在本书配套网站www.whfreeman.com/scc8e上，找到Normal Curve软件。该工具可用于绘制正态分布曲线。如果你做过练习18.17或18.18，可以用这个软件检查一下你的计算结果。
1702637888
1702637889
1702637890
1702637891
1702637892
统计学的世界（第8版） [:1702629693]
1702637893
统计学的世界（第8版） 第19章 统计模拟
1702637894
1702637895
案例分析
1702637896
1702637897
对于赛马而言，起点位置决定了最后结果。如果起点靠近内跑道，就会占据优势。为了保证公平，赛前要抽签决定选手的起点位置。所有位置被抽到的概率是一样的，所以没人会占便宜。
1702637898
1702637899
在2007年夏秋季，俄亥俄州赛马委员会留意到一位骑手的运气似乎出奇的好。在35场比赛中，这位骑手有30次抽到了内圈的跑道。每场参赛的马匹一般是6~10匹，但大多数时候是9匹马。所以，抽到内圈三个跑道之一的概率是1/3。
1702637900
1702637901
俄亥俄州赛马委员会认为这位骑手的运气好得令人难以置信。数学家可以证明35场比赛中有30次抽中内圈跑道的概率非常小，所以委员会怀疑其中有诈。但是，这位骑手在几年里已经参加过近1000场比赛了。也许在近1000场比赛中，这位骑手也有在35场比赛中有30次抽中内圈跑道的经历。这件事之所以引起委员会的注意，是因为这种情况类似我们在第17章讨论过的令人惊奇的巧合。但是，欺诈的指控也许并不成立。
1702637902
1702637903
在1000场比赛中，每场有不同数量的马匹参赛，很难计算连续35场比赛中一位骑手抽中内圈跑道的概率。如何计算这个概率是本章的主题，学完这一章，你就会知道如何计算这个概率。
1702637904
1702637905
概率从何而来？