误差范围
情景：统计一个总体的投票情况，这里有两个候选人A and B
结果：B的票数占总的比例是p,则A的票数占比是1-p
为了计算方便，我们把A记为0，把B记为1
这是一种二进制编码的思想，在计算机应用中经常会用到．
则均值为（它是一个分布取不到的值）
$\mu = p$
但是p是很难去一一统计然后得出的．不可能把每个人都去调查一遍的．
抽样
随机选取一部分，100人吧
其中57人选A, 43人选B．
$$\bar{x}=\frac{57\times 0 + 43\times 1}{100} = 0.43$$
$$S^2 = \frac{57\times (0-0.43)^2 + 43\times (1-0.43)^2}{100-1} = 0.2475$$
$$S = \sqrt{0.2475} = 0.50$$
样本的离均值平方对n-1个求期望，是对总体无偏差估计
思考：这个样本估计总体，那它有多少可信度，也就死有多好的去估计呢
均值的最好估计为
均值0.43意味着43％的人投B
在0.43周围的存在？一个区间，我们有？确信真实均值是在该区间内的．
原分布是一个离散分布，我们从总体中，随机抽100个求均值，不断的抽取．这其实就是一个样本均值抽样分布．
样本均值抽样分布的标准差估为0.05（5％），（这在之前是有过计算过程的，看图应该可以明白．）
有95％的机率合理确信总体的真实均值p在？此区间内
下一节继续．这里理解把问题研究对象转换成了一个样本均值抽样分布．
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