产生 K（K 分别取 100，1000，10000） 个随机样本服从标准正态分布 N(0,1)。讨 论随着样本容量 K 的增加，样本均值与总 体均值的差别，以及样本方差和总体方差 的差别。

随着样本容量 K 的增加，样本均值与总体均值的差别会逐渐减小。这是由于大样本可以更好地代表总体，样本均值的分布逐渐逼近总体均值。根据中心极限定理，随着样本容量的增加，样本均值的分布逐渐接近正态分布，其均值为总体均值，标准差为总体标准差除以样本容量的开方。

样本方差和总体方差之间的差别也会逐渐减小，但是它们之间的比例会随着样本容量的增加而变小。根据样本方差的公式，样本方差等于样本中每个观测值与样本均值的差的平方和除以样本容量减一。当样本容量很小的时候，样本方差的值可能会很大，与总体方差相比会有较大的差别。但是随着样本容量的增加，样本均值逐渐接近总体均值，每个观测值与样本均值的差的平方和也会逐渐减小，因此样本方差与总体方差之间的差别会逐渐减小。同时，由于样本方差的公式中除以了样本容量减一，因此随着样本容量的增加，样本方差与总体方差之间的比例会逐渐减小，即样本方差越来越接近总体方差。

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matlab代码:产生 K（K 分别取 100，1000，10000） 个随机样本服从标准正态分布 N(0,1)。讨 论随着样本容量 K 的增加，样本均值与总 体均值的差别，以及样本方差和总体方差 的差别

% 产生 K 个随机样本服从标准正态分布 N(0,1)
K = [100, 1000, 10000]; % 样本容量
for i = 1:length(K)
sample = randn(K(i), 1); % 产生 K(i) 个随机样本
mean_diff = abs(mean(sample) - 0); % 样本均值与总体均值的差别
var_diff = abs(var(sample) - 1); % 样本方差和总体方差的差别
fprintf('样本容量为 %d 时，样本均值与总体均值的差别为 %f，样本方差和总体方差的差别为 %f\n', K(i), mean_diff, var_diff);
end

matlab代码：产生 K（K 分别取 100，1000，10000） 个随机样本服从标准正态分布 N(0,1)。讨 论随着样本容量 K 的增加，样本均值与总 体均值的差别，以及样本方差和总体方差 的差别。

% 产生 K 个随机样本服从标准正态分布 N(0,1)
K = [100, 1000, 10000];
for i = 1:length(K)
sample = randn(K(i), 1); % 产生随机样本
mean_diff = abs(mean(sample)-0); % 样本均值与总体均值的差别
var_diff = abs(var(sample)-1); % 样本方差和总体方差的差别
fprintf('当 K=%d 时，样本均值与总体均值的差别为 %f，样本方差和总体方差的差别为 %f\n', K(i), mean_diff, var_diff);
end