样本比例估计：用散点与对称展示比例的抽样波动
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该范例用于演示：从重复抽样样本中估计总体比例时，样本比例会围绕真实比例产生波动，并可通过可视化帮助理解估计的分布特征。核心数学概念包括概率统计中的“比例/二项试验”、样本容量 n、样本中成功次数与样本比例、以及估计的随机性与离散性。作图要点：通过 GeoGebra 的 Shuffle 命令对样本元素进行随机重排；并利用对象与交互组件（如 n、A、B、D、i、j、C 等数据/索引对象；pic1 以及 button1/button2/button3 等按钮控件；text3/text4/text5/text6 文字标注）来生成/更新样本散点图、显示对称结构与几何关系，进而让用户观察比例估计随抽样变化的现象。适合中学后段到大学基础概率统计课程的课堂演示、探究活动或线上教学练习。
GeoGebra 命令及参数
Shuffle(l) → ll, {2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2}
AI 绘图提示语参考
绘制一个用于展示“从样本估计比例并观察抽样波动”的交互式概念图：在同一坐标场景中呈现样本比例随重复抽样变化的效果。准备一组表示样本元素的离散计数集合，对其中“成功”的数量进行统计，并用它计算当前的样本比例；同时给出用于比较的目标真比例参考。通过随机打乱样本元素来改变成功计数与样本比例的取值，使散点式呈现的点在目标比例附近波动，并用文字标注说明比例、样本容量n与成功计数之间的关系。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来，仅供参考。