若随机变量X~N(μ，σ^2)，X1,X2,X3...,Xn为其独立样本，则有：
1.
2.
3.
证明过程简述：
1. 直接使用期望的计算公式即可.
2. 将样本看做是一个整体，S^2=E(X^2)-(E(X))^2。构造正交变换阵，令Y=AX，将左式消去X1，,左式成为n-1个服从标准正态随机变量的平方和，故是自由度n-1的卡方分布。
3.在正交变换时，样本均值和方差分别由独立的1个随机变量和n-1个随机变量决定，故而两者相互独立。
若随机变量X~N(μ，σ^2)，X1,X2,X3...,Xn为其独立样本，则有：
1.
2.
3.
证明过程简述：
1. 直接使用期望的计算公式即可.
2. 将样本看做是一个整体，S^2=E(X^2)-(E(X))^2。构造正交变换阵，令Y=AX，将左式消去X1，,左式成为n-1个服从标准正态随机变量的平方和，故是自由度n-1的卡方分布。
3.在正交变换时，样本均值和方差分别由独立的1个随机变量和n-1个随机变量决定，故而两者相互独立。
本文标题：正态总体抽样分布的几个定理
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