可以用自助法分配的統計量來估計母體參數。但你是否總能依賴它們，為未知的母體參數提供精準的估計呢？
是否應該同時用自助法分配的平均數與標準差來估計母體中對應的數值？
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了解什麼是抽樣，以及為何它如此強大。你也會學到便利抽樣可能帶來的問題，以及「真」隨機與偽隨機之間的差異。
現在動手做，使用 Python 執行四種隨機抽樣方法：簡單、系統、分層，以及群集。
來檢驗你的抽樣吧！本章將帶你使用相對誤差量化樣本統計量的準確度，並透過產生抽樣分配來衡量估計的變異。
你將熟悉再抽樣，用來執行自助法並估計未知母體的變異。你也會透過再抽樣，學會分辨抽樣分配與自助法分配的差異。
當前練習
