当样本容量变大时是否估计量会渐近地趋向于正态分布？
文中并估计了山杏实生群体中取样的理论样本容量，以及推荐了各性状的选择标准。
运用统计学理论给出了全级配混凝土试件强度的概型分布，导出了试验样本容量与变异系数之间的关系式。
增加样本方差的一种方法是增加样本容量。
参数方差的这一组成部分依赖于样本容量。
方法包括测量技术评价，防错，样本容量与频率，控制方法。
这意味着，如果研究事先需要指定的精度水平，就有可能确定，至少大体、样本容量所需要去交出那场精度。
统计学中常见的估计样本容量的公式不宜应用于杂交试验。
修正系数的确定与样本容量有关。
此方法并不需要假设各总体分布的协方差相同，而且在预试样本容量较小时仍然可行。
土壤湿度空间变异性和样本容量决定了其测定的误差范围和精度。
本文给出了两阶抽样中总体均值的比率型估计量的平均精度，它当样本容量充分大时主项不劣于无偏估计量的平均精度。
利用模拟结果代替试验抽样数据，得到了样本容量与建筑总量的变化关系，为样本容量的计算提供了帮助。
随着QTL遗传力、样本容量和标记信息含量的增大，QTL位置以及效应估计值的准确度和精确度逐步提高。
并研究了正态分布的小样本容量的相容性检验问题的理论，提出了新的检验方法。
对于样本均值估计总体均值，给出了基于误差限制的样本容量的计算式。
对简单随机不放回抽样，在总体非敏感属性个体比例未知的情况下，给出了两个子样本容量的最优配置。
塔勒布：统计学学科的基础建立在所谓大量数字的规则性上：只要你增大样本容量，没有任何单个的观测结果能损害到你的理论。