如，按随机性要求抽出5个样品，记为X1X2…X5，则其中每一个个体的分布都应与总体分布相同。只要随机抽样就可保证此点实施。
2独立性。从总体中抽取的每个个体对其他个体的抽取无任何影响。假如总体是无限的，独立性容易实现；若总体很大，特别地，与样本量
相比是很大时，即使总体是有限的，此种抽样独立性也可得到基本保证。综上两点，随机样本X1X2…X
可以看做
个相互独立的、同分布的随机变量，每一个个体的分布与总体分布相同。今后讨论的样本都是指满足这些要求的简单随机样本。在实际中抽样时，也应按此要求从总体中进行抽样。这样获得的样本能够很好地反映实际总体。图133显示两个不同的总体，图上用虚线画出的曲线是两个未知总体。若是按随机性和独立性要求进行抽样，则机会大的地方（概率密度值大被抽出的样品就多；而机会少的地方概率密度值小被抽出的样品就少。分布愈分散，样本也很分散；分布愈集中，样
f本也相对集中。
抽样切忌受到干扰，特别是人为干扰。某些人为的倾向性会使所得样本不是简单随机样本，从而使最后的统计推断失效。若是从总体X中获得的样本，那么是独立同分布的
随机变量。样本的观测值用
表示，这也是我们常说的数据。有时，为了方表示，今后将采用这一方
便起见，不分大写与小写，样本及其观测值都用法表示。
例132例
13例132样本的例子及表示方法。
1某食品厂用自动装罐机生产净重为345g的午餐罐头。由于生产中众多因素的干扰，每只罐头净重都有差别，现从生产线上随机抽10个罐头，称其净重，得：
344
336
345
342
0
338
344
348
344
346
这就是样本量为10的一个样本，它是来自该生产线上罐头净重这个总体的一个样本。
（2）某型号的20辆汽车记录了各自每加仑汽油行驶的里程数（单位：km）如下：
298285
276295
283272
287269
279284
301279
299280
280300
287296
279291
f这是来自该型号汽车每加仑汽油行驶里程这个总体的一个样本，样本量是20。
（3）（分组样本）363个零售商店调查其周零售额对（单位：千元）的结果如下表131所示：
表131零售额商店数61
周零售额的调查结果（单位：千元）15510102013511042152030
这是一个样本量为363的样本，对应的总体是该地区全部零售商店的周零售额。这个样本与前两个样本不同，它仅给出样本所在区间，没有给出具体的零售额。这样做虽会失去一些信息，但要准确获得每个零售店的周零售额并非易事，能做到的是把区间再缩小一些。这种样r