在数学领域中，概率论与数理统计是一门重要的学科，它不仅为其他学科提供了坚实的理论基础，同时也广泛应用于实际问题的解决过程中。本章节作为《概率论与数理统计》课程的重要组成部分，主要围绕样本和抽样分布展开深入探讨。

首先，我们需要理解什么是样本。简单来说，样本是从总体中抽取的一部分个体组成的集合。这些个体可以是具体的事物，也可以是抽象的概念。例如，在研究某地区居民的平均身高时，我们可能会随机选取一些人作为样本进行测量。样本的选择对于后续分析至关重要，因为它直接影响到结论的有效性和准确性。

接着，让我们来了解一下抽样分布的概念。当从同一总体中多次重复抽取不同大小的样本时，每个样本都会产生一个相应的统计量值（如均值、方差等）。这些统计量值按照某种规律分布在一起就形成了所谓的抽样分布。抽样分布具有非常重要的性质，其中最著名的就是中心极限定理，该定理表明无论原始数据如何分布，只要样本足够大，其均值的抽样分布就会趋于正态分布。

此外，在学习本章内容时还应该注意几个关键点：

1. 样本容量的选择：样本容量越大，则抽样误差越小，但同时也会增加实验成本。

2. 随机性原则：确保所选样本能够代表整个总体，避免人为偏差影响结果。

3. 参数估计方法：包括点估计和区间估计两种方式，前者给出单一数值作为参数估计值；后者则提供一个范围，并附带一定的置信水平。

通过以上介绍可以看出，《概率论与数理统计》第6章关于样本及抽样分布的知识体系庞大且复杂，需要同学们投入大量时间和精力去掌握。希望大家能够在接下来的学习过程中保持积极态度，不断探索新知，最终成为一名优秀的统计学人才！