(ক) সমগ্রক বা বিন্যাসের যে বৈশিষ্ট্যগুলো (যেমন- গড়, ভেদাঙ্ক) জানলে সমগ্রক বা বিন্যাস সম্পর্কে পূর্ণাঙ্গ ধারণা লাভ করা যায়, তাদেরকে পরামিতি (Parameter) বলে। (খ) নমুনা জরিপের সময় সমগ্রকের সকল এককের পরিবর্তে অল্প কিছু সংখ্যক একক থেকে তথ্য সংগ্রহ করা হয়। ফলে নমুনাজমান ও সমগ্রকের ফলাফলের মধ্যে কিছুটা পার্থক্য পরিলক্ষিত হয়, যাকে নমুনাজ ত্রুটি (Sampling Error) বলা হয়। এটি এমন এক ধরনের ত্রুটি যা সর্বোচ্চ সতর্কতা সত্ত্বেও এড়ানো যায় না। তবে নমুনার আকার বৃদ্ধি করলে নমুনাজ ত্রুটি হ্রাস পায় এবং নমুনার আকার সমগ্রকের সমান হলে নমুনাজ ত্রুটি শূন্য হয়। (গ) দেওয়া আছে, সমগ্রক $Y = \{1, 2, 3, 4\}$ এবং সমগ্রকের আকার $N = 4$। পুনঃস্থাপন পদ্ধতিতে $n = 2$ আকারের নমুনা নির্বাচন করা হলে মোট নমুনার সংখ্যা হবে: $$N^n = 4^2 = 16$$ নমুনাসমূহ হলো: $\{(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (4, 1), (4, 2), (4, 3), (4, 4)\}$ (ঘ) সমগ্রক গড়: $$\bar{Y} = \frac{1+2+3+4}{4} = \frac{10}{4} = 2.5$$ নমুনা গড় নির্ণয়ের সারণি: নমুনা গড়ের প্রত্যাশিত মান: $$E(\bar{y}) = \sum \bar{y}_i \cdot P(\bar{y}_i)$$ $$E(\bar{y}) = 40 \times \frac{1}{16} = 2.5$$ যেহেতু $E(\bar{y}) = \bar{Y} = 2.5$, তাই নমুনা গড় সমগ্রক গড়ের একটি নিরপেক্ষ নিরূপক। সুতরাং শিক্ষকের বক্তব্যটি সঠিক।