さらに「標本」の整理

「標本」として考えられる意味は、

1. 確率空間の標本点空間
2. 確率空間の標本点
3. 確率変数の標本値空間＝値空間
4. 標本値空間の要素＝値
5. 抽出写像＝サンプリング α:I→Ω、α∈Ω^I
6. 抽出データ＝標本データ＝抽出で誘導された変量 α;X = X^(I)(α)
7. 標本変量＝確率標本 X^(I):Ω^I→V^I
8. 標本変量X^(I)の i∈I に対する成分 X^(I)_i = X^(I);π_i
9. 標本集団 (I, γ, α;X)
10. 像標本集団 (α(I), α^*(γ), X|α(I)) 部分集団ではない！

同義語を列挙する。

1. 標本点空間：標本空間
2. 標本点：標本
3. 標本値空間：標本空間、値の空間
4. 値：標本
5. 抽出写像：標本、サンプリング、標本抽出、調査、実験、試行
6. 抽出データ：標本、標本データ、データ
7. 標本変量：確率標本、標本変数
8. 標本変量の成分：標本変量、標本変数
9. 標本集団：
10. 像標本集団：

形容詞としての「標本」は、

1. I-標本値空間 V^I で定義された△△△
2. I-標本集団 (I, γ, α;X) で定義された△△△
3. I-標本変量 X^(I) の△△△

標本平均、標本分散は、比較的素直に解釈できる。標本誤差分散は無理がある（いずれ述べるかも）。

標本分布は、次の用法が考えられる。

1. I-標本変量 X^(I) の分布→実際にはそのような使い方はない。標本変量の値空間はV^Iなので、V^I上の分布となる。強いて言えば、標本変量（確率標本）の同時分布。標本変量の成分変量の分布は周辺分布になる。
2. φ:V^I→W があるとき、φの標本分布は、変量 X⁽ⁿ⁾;φ:Ω^I→W の分布として定義される。
3. φが平均値関数のとき、単に標本分布と呼ぶ。

抽出データは、抽出αにより決定される α;X = X^(I)(α) だが、αを無視して値だけ考えると、V^Iの要素になる。そこで、I-標本値空間の要素も標本データ、あるいは単に標本、あるいは単にデータと呼ぶ。

• 標本＝データ＝標本データ＝標本値＝観測値＝実現値

抽出に使うIを抽出インデックスまたは標本インデックス（抽出個体に付けるIDの集合）と呼べば、抽出インデックスごとに、

• I-標本＝I-データ＝I-標本データ＝I-標本値＝I-観測値＝I-実現値＝V^Iの要素

特に、

• 1-標本＝1-データ＝1-標本データ＝1-標本値＝1-観測値＝1-実現値＝VⁱVの要素