В вашем вопросе упоминаются различные типы случайных величин и их распределение. Давайте разберем, что это значит, и как они относятся к модели случайной выборки.

Случайная выборка - это процесс, при котором мы выбираем подмножество из более крупной популяции таким образом, чтобы каждая единица из популяции имела равные шансы быть выбранной. Это позволяет нам делать выводы о всей популяции на основе анализа выборки.

Теперь давайте рассмотрим различные категории случайных величин, упомянутых в вашем вопросе:

• Независимые случайные величины - это величины, которые не влияют друг на друга. Например, если мы бросаем два кубика, результат одного броска не влияет на результат другого.
• Одинаково распределенные случайные величины (или i.i.d. - independent and identically distributed) - это случайные величины, которые не только независимы, но и имеют одинаковое распределение. Это означает, что каждая величина имеет одинаковые параметры распределения, например, одинаковое среднее и стандартное отклонение.
• Зависимые случайные величины - это величины, которые могут оказывать влияние друг на друга. Например, если мы выбираем карты из колоды, то каждая последующая карта зависит от предыдущих выборов.

Теперь, когда мы понимаем основные термины, давайте вернемся к модели случайной выборки:

1. Если данные рассматриваются как реализации независимых одинаково распределенных случайных величин, это значит, что мы можем использовать стандартные методы статистического анализа, такие как оценка среднего и дисперсии, поскольку выборка будет представлять популяцию.
2. Если данные рассматриваются как зависимые случайные величины, это требует более сложных методов анализа, таких как использование временных рядов или методов, учитывающих зависимость между наблюдениями.
3. Важно понимать, что если данные одинаково распределены, это упрощает анализ, так как мы можем использовать стандартные статистические методы.

В заключение, для корректного применения статистических методов важно правильно определить, являются ли ваши данные независимыми или зависимыми, и одинаково распределенными или нет. Это позволит вам выбрать подходящие методы анализа и сделать обоснованные выводы о популяции на основе вашей выборки.