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(一) 根据样本推断总体的方法。
通常总体的均值与标准差是未知的，人们根据抽取的一组样本数据来计算样本均值X-bar和样本标准差 s ，并根据样本均值X-bar和样本标准差s来推断总体的均值 μ 与标准差 。
1) 均值的无偏估计。
样本均值X-bar是总体均值的无偏估计。当样本容量无限大的时候，样本的某个统计量就等于总体的这个统计量，这种情况就是无偏估计。另外，中心极限定律表明多个不同样本的均值会围绕总体均值呈现正态分布，这也是无偏估计的一个特征。
2) 方差的无偏估计。
样本方差是总体方差的无偏估计。当样本量比较大的情况下，样本方差的取值通常和总体方差很接近。因此，我们往往把样本方差看做总体方差的近似值，但不能说它们俩就是一样的。
3) 标准差的无偏估计。
通常样本标准差s不是总体标准差的无偏估计。使用样本标准差，需要同时应用修正因子（又称修偏系数），以更准确地估计总体标准差。
较常用修正因子计算公式为：修正因子等于样本标准差除以c4。
当长期地收集数据，使得样本数量非常大时，可直接用样本均值
