样本特征是统计学中描述样本的一系列性质和特点。具体来说，样本特征包括以下几个方面：
样本中的每个个体都必须取自于总体的内部。这意味着样本不能包含总体之外的任何数据。
从一个总体中可以抽取许多个不同的样本。总体中的每个个体都有被抽中的可能性，因此可以产生多个不同的样本。
样本是总体的代表。样本应该能够反映总体的主要特征和性质，以便通过对样本的研究来推断总体的情况。
样本的随机性。样本的抽取应该是随机的，以确保样本的代表性和平衡性，避免因抽样偏差而导致错误的结论。
样本数字特征。这些特征包括样本均值、样本加权均值、样本k阶原点矩等，用于描述样本观察值的位置特征。
样本容量或样本大小。样本中所包含的个体数目称为样本容量，这是衡量样本大小的重要指标。
样本中包含着总体的有关信息。通过对样本的研究，可以推断出总体的某些数学性质和特征。
综上所述，样本特征是统计学中用于描述和评估样本的一系列性质和特点，这些特征有助于我们通过对样本的研究来推断和理解总体的情况。
