我们希望从n个观察的随机样本中估计总体均值，过去的经验显示o-12.7。如果我们希望估计误差不超过1.6置信概率为95%，试问应抽取多少单位作为样本

根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的抽样分布将近似于正态分布。因此，我们可以使用以下公式计算样本容量：

样本容量 = （Zα/2 * σ / E）^2

其中，Zα/2 是在标准正态分布表中查到的置信水平为95%时的Z值，约为1.96。σ 是总体标准差，这里未给出，可以使用样本标准差代替。E 是估计误差。

将给定的值代入公式得到：

样本容量 = （1.96 * σ / 1.6）^2

由于总体标准差未知，我们可以使用样本标准差作为其估计值。假设我们抽取了n个样本，并且样本标准差为s。则可以将样本标准差代入公式，得到：

n = （1.96 * s / 1.6）^2

因此，我们需要抽取的样本容量为n = （1.96 * s / 1.6）^2。

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们希望从n个观察的随机样本中估计总体均值，过去的经验显示o-12.7。如果我们希望估计误差不超过1.6置信概率为95%，试问应抽取多少单位作为样本

根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的抽样分布将近似于正态分布。因此，我们可以使用以下公式计算样本容量：

样本容量 = （Zα/2 * σ / E）^2

其中，Zα/2 是在标准正态分布表中查到的置信水平为95%时的Z值，约为1.96。σ 是总体标准差，这里未给出，可以使用样本标准差代替。E 是估计误差。

将给定的值代入公式得到：

样本容量 = （1.96 * σ / 1.6）^2

由于总体标准差未知，我们可以使用样本标准差作为其估计值。假设我们抽取了n个样本，并且样本标准差为s。则可以将样本标准差代入公式，得到：

n = （1.96 * s / 1.6）^2

因此，我们需要抽取的样本容量为n = （1.96 * s / 1.6）^2。

不使用程序，从统计学角度，举出一个随机样本均值的数字期望不等于总体均值的具体例子

一个具体的例子是，假设一个人口总体中，有10%的人收入很高，但是另外90%的人收入非常低。如果我们随机抽取一个小样本，可能会出现抽到的人的收入比总体平均收入高得多。这是因为我们的样本中可能恰好包含了一些收入高的人。因此，由于样本的随机性，样本均值的期望值不等于总体均值。