求助关于抽样分布

今天看了一些关于统计的数学知识。对其中一个关于贝氏统计理论的概念—抽样分布–很有困惑。

首先有一个母体，假设母体服从Q分布。从母体中抽取一个样本（包括N个个体），于是有了N个观察值，通过这N个观察值可以得到一个统计量，比如说是样本一阶原点矩A1。那么再抽取一个样本（包含M个个体），同样得到样本一阶原点矩A2。以此下去，可以得到一组统计量。那么这个统计量本身也是随机变量，也有一个分布函数P。根据贝氏统计理论，分布函数P叫抽样分布，并且和分布Q存在一定得对应关系。

现在问题来了，如果我抽样100PCS，我是把它作为一个样本，然后做点估计来预计Q分布的参数好呢？！还是把这100个分成5组，把每组当成一个样本，算出5个点估计值，然后求出抽样分布P中的参数，最后算出抽样分布P的数学期望来当做母体分布Q的参数好呢？！

可能很绕人，欢迎大家讨论！

另外，按照这个理论，可以把求出的P分布参数再当做随机变量，再推出R分布，这样不停的推下去，什么时候算个头啊？！