抽样技术比率估计和回归估计习题答案

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抽样技术简答题及答案

抽样技术简答题及答案

抽样技术各类简答题参考答案习题一1.请列举一些你所了解的以及被接受的抽样调查。

略2. 抽样调查基础理论及其意义;答:大数定律,中心极限定理,误差分布理论,概率理论。

大数定律是统计抽样调查的数理基础,也给统计学中的大量观察法提供了理论和数学方面的依据;中心极限定理说明,用样本平均值产生的概率来代替从总体中直接抽出来的样本计算的抽取样本的概率,为抽样推断奠定了科学的理论基础;认识抽样误差及其分布的目的是希望所设计的抽样方案所取得的绝大部分的估计量能较好的集中在总体指标的附近,通过计算抽样误差的极限是抽样误差处于被控制的状态;概率论作为数学的一个分支而引进统计学中,是统计学发展史上的重要事件。

3.抽样调查的特点。

答:1)随机抽样;2)以部分推断总体;3)存在抽样误差,但可计算,控制;4)速度快、周期短、精度高、费用低;5)抽样技术灵活多样;6)应用广泛。

4.样本可能数目及其意义;答:样本可能数目是在容量为N的总体中抽取容量为n的样本时,所有可能被抽中的不同样本的个数,用A表示。

意义:正确理解样本可能数目的概念,对于准确理解和把握抽样调查误差的计算,样本统计量的抽样分布、抽样估计的优良标准等一系列理论和方法问题都有十分重要的帮助。

5. 影响抽样误差的因素;答:抽样误差是用样本统计量推断总体参数时的误差,它属于一种代表性误差,在抽样调查中抽样误差是不可避免的,但可以计算,并且可以被控制在任意小的范围内;影响抽样误差的因素:1)有样本量大小,抽样误差通常会随着样本量的大小而增减,在某些情形下,抽样误差与样本量大小的平方根成反比关系;2)所研究现象总体变异程度的大小,一般而言,总体变异程度越大则抽样误差可能越大;3)抽样的方式方法,如放回抽样的误差大于不放回抽样,各种不同的抽样组织方式也常会有不同的抽样误差。

在实际工作中,样本量和抽样方式方法的影响是可以控制的,总体变异程度虽不可以控制,但却可通过设计一些复杂的抽样技术而将其影响加以控制。

抽样技术第二章参考答案

抽样技术第二章参考答案

抽样技术第⼆章参考答案第⼆章习题判断下列抽样⽅法是否是等概的:(1)总体编号1~64,在0~99中产⽣随机数r ,若r=0或r>64则舍弃重抽。

(2)总体编号1~64,在0~99中产⽣随机数r ,r 处以64的余数作为抽中的数,若余数为0则抽中64.(3)总体20000~21000,从1~1000中产⽣随机数r 。

然后⽤r+19999作为被抽选的数。

解析:等概抽样属于概率抽样,概率抽样具有⼀些⼏个特点:第⼀,按照⼀定的概率以随机原则抽取样本。

第⼆,每个单元被抽中的概率是已知的,或者是可以计算的。

第三,当⽤样本对总体⽬标进⾏估计时,要考虑到该样本被抽中的概率。

因此(1)中只有1~64是可能被抽中的,故不是等概的。

(2)不是等概的【原因】(3)是等概的。

抽样理论和数理统计中关于样本均值y 的定义和性质有哪些不同解析:抽样理论和数理统计中关于样本均值的定义和性质的不同为了合理调配电⼒资源,某市欲了解50000户居民的⽇⽤电量,从中简单随机抽取了300户进⾏,现得到其⽇⽤电平均值=y (千⽡时),=2s 206.试估计该市居民⽤电量的95%置信区间。

如果希望相对误差限不超过10%,则样本量⾄少应为多少解:由已知可得,N=50000,n=300,5.9y =,2062=s1706366666206*300500003001500001)()?(222=-=-==s nf N y N v YV19.413081706366666(==)y v该市居民⽤电量的95%置信区间为[])(y [2y V z N α±=[475000±*]即为(,)由相对误差公式y)(v u 2y α≤10%可得%10*5.9206*n50000n 1*96.1≤-即n ≥862欲使相对误差限不超过10%,则样本量⾄少应为862某⼤学10000名本科⽣,现欲估计爱暑假期间参加了各类英语培训的学⽣所占的⽐例。

抽样技术课后习题参考答案金勇进

抽样技术课后习题参考答案金勇进

抽样技术课后习题参考答案金勇进YUKI was compiled on the morning of December 16, 2020第二章习题判断下列抽样方法是否是等概的:(1)总体编号1~64,在0~99中产生随机数r ,若r=0或r>64则舍弃重抽。

(2)总体编号1~64,在0~99中产生随机数r ,r 处以64的余数作为抽中的数,若余数为0则抽中64.(3)总体20000~21000,从1~1000中产生随机数r 。

然后用r+19999作为被抽选的数。

解析:等概抽样属于概率抽样,概率抽样具有一些几个特点:第一,按照一定的概率以随机原则抽取样本。

第二,每个单元被抽中的概率是已知的,或者是可以计算的。

第三,当用样本对总体目标进行估计时,要考虑到该样本被抽中的概率。

因此(1)中只有1~64是可能被抽中的,故不是等概的。

(2)不是等概的【原因】(3)是等概的。

抽样理论和数理统计中关于样本均值y 的定义和性质有哪些不同?解析:抽样理论和数理统计中关于样本均值的定义和性质的不同为了合理调配电力资源,某市欲了解50000户居民的日用电量,从中简单随机抽取了300户进行,现得到其日用电平均值=y (千瓦时),=2s 206.试估计该市居民用电量的95%置信区间。

如果希望相对误差限不超过10%,则样本量至少应为多少?解:由已知可得,N=50000,n=300,5.9y =,2062=s该市居民用电量的95%置信区间为[])(y [2y V z N α±=[475000±*]即为(,) 由相对误差公式y)(v u 2y α≤10%可得%10*5.9206*n50000n 1*96.1≤- 即n ≥862欲使相对误差限不超过10%,则样本量至少应为862某大学10000名本科生,现欲估计爱暑假期间参加了各类英语培训的学生所占的比例。

随机抽取了两百名学生进行调查,得到P=,是估计该大学所有本科生中暑假参加培训班的比例的95%置信区间。

中国人民大学题库答案详解-抽样技术

中国人民大学题库答案详解-抽样技术

中国人民大学同等学力申请硕士学位课程考试试题课程代码:123105 课程名称:抽样技术与方法试题卷号: 1名词解释非概率抽样非概率抽样又称为非随机抽样,是调查者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法,其最主要的特征是抽取样本时并不依据随机原则。

包含有判断选样、方便抽样、自愿样本、配额抽样等。

最优分配在分层随机抽样中,对于给定的费用,使估计量的方差V(y_st)达到最小,或者对于给定的估计量方差V,使总费用达到最小的各层样本量的分配,称为最优分配。

PPS抽样是有放回的按规模大小成比例的概率抽样。

其抽选样本的方法有代码法、拉希里方法等。

PPS 抽样是按概率比例抽样,属于概率抽样中的一种。

是指在多阶段抽样中,尤其是二阶段抽样中,初级抽样单位被抽中的机率取决于其初级抽样单位的规模大小,初级抽样单位规模越大,被抽中的机会就越大,初级抽样单位规模越小,被抽中的机率就越小。

就是将总体按一种准确的标准划分出容量不等的具有相同标志的单位在总体中不同比率分配的样本量进行的抽样。

自加权样本指调查中每个样本单元的设计权数是相同的,也就是说每个单元最终入样的概率是相等的。

在不考虑非抽样误差的情况下,可以认为自加权样本完全代表总体,因为每个样本单元都代表了总体中相同数目的单元。

(此时可以使用标准统计方法来进行点估计。

此外,自加权样本往往方差较小,样本统计量更稳健)简述题有人认为“抽样调查除了调查误差以外,还有抽样误差,因此抽样调查不如全面调查准确”,请对此加以评价。

一项调查的误差来自多个方面,抽样调查因为只调查总体中的一小部分,用部分的调查结果推断总体,所以存在着抽样误差,但这只是所有误差中的一部分。

对于抽样调查,误差包括抽样误差和非抽样误差。

有些情况下,全面调查由于参与的人员众多、涉及范围大,因此虽然没有抽样误差,但在数据采集和数据汇总整理的过程中却有产生其他误差的更大可能性,所以调查规模并不是越大越好。

与全面调查相比,抽样调查的工作量小,这就为使用素质较高的工作人员并对他们进行深入的培训创造了条件。

抽样技术课后习题_参考答案_金勇进

抽样技术课后习题_参考答案_金勇进

第二章习题2.1判断下列抽样方法是否是等概的:(1)总体编号1~64,在0~99中产生随机数r ,若r=0或r>64则舍弃重抽。

(2)总体编号1~64,在0~99中产生随机数r ,r 处以64的余数作为抽中的数,若余数为0则抽中64.(3)总体20000~21000,从1~1000中产生随机数r 。

然后用r+19999作为被抽选的数。

解析:等概抽样属于概率抽样,概率抽样具有一些几个特点:第一,按照一定的概率以随机原则抽取样本。

第二,每个单元被抽中的概率是已知的,或者是可以计算的。

第三,当用样本对总体目标进行估计时,要考虑到该样本被抽中的概率。

因此(1)中只有1~64是可能被抽中的,故不是等概的。

(2)不是等概的【原因】(3)是等概的。

2.2抽样理论和数理统计中关于样本均值y 的定义和性质有哪些不同? 抽样理论 概率统计 定义∑==ni i y n y 11性质 1.期望()()()()Y C P E NNC N C ===∑∑==n n 1i n i 1i i i 1y y y2.方差()()()[]()i C i i i P y E y y V n N21∑=-==()()[]nNC i iiCy E y n N121∑=-()21S nf -=1.期望()⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑=n i i y n E y E 11()∑==ni y E 1i n 1[]μμ==n n12.方差()[]2μ-=i y E y V 211⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑=n i i y n E μ()ny n 122i σμ=-=E2.3为了合理调配电力资源,某市欲了解50000户居民的日用电量,从中简单随机抽取了300户进行,现得到其日用电平均值=y 9.5(千瓦时),=2s 206.试估计该市居民用电量的95%置信区间。

如果希望相对误差限不超过10%,则样本量至少应为多少?解:由已知可得,N=50000,n=300,5.9y =,2062=s1706366666206*300500003001500001)()ˆ(222=-=-==s nf N y N v YV 19.413081706366666(==)y v 该市居民用电量的95%置信区间为[])(y [2y V z N α±=[475000±1.96*41308.19]即为(394035.95,555964.05) 由相对误差公式y)(v u 2y α≤10%可得%10*5.9206*n50000n 1*96.1≤- 即n ≥862欲使相对误差限不超过10%,则样本量至少应为8622.4某大学10000名本科生,现欲估计爱暑假期间参加了各类英语培训的学生所占的比例。

《抽样技术》练习题5及答案

《抽样技术》练习题5及答案

习题一1.请列举一些你所了解的以及被接受的抽样调查。

2.抽样调查基础理论及其意义;3.抽样调查的特点。

4.样本可能数目及其意义;5.影响抽样误差的因素;6.某个总体抽取一个n=50的独立同分布样本,样本数据如下:567 601 665 732 366 937 462 619 279 287690 520 502 312 452 562 557 574 350 875834 203 593 980 172 287 753 259 276 876692 371 887 641 399 442 927 442 918 11178 416 405 210 58 797 746 153 644 4761)计算样本均值y与样本方差s2;2)若用y估计总体均值,按数理统计结果,y是否无偏,并写出它的方差表达式;3)根据上述样本数据,如何估计v(y)?4)假定y的分布是近似正态的,试分别给出总体均值μ的置信度为80%,90%,95%,99%的(近似)置信区间。

习题二一判断题1 普查是对总体的所有单元进行调查,而抽样调查仅对总体的部分单元进行调查。

2 概率抽样就是随机抽样,即要求按一定的概率以随机原则抽取样本,同时每个单元被抽中的概率是可以计算出来的。

3 抽样单元与总体单元是一致的。

4 偏倚是由于系统性因素产生的。

5 在没有偏倚的情况下,用样本统计量对目标量进行估计,要求估计量的方差越小越好。

6 偏倚与抽样误差一样都是由于抽样的随机性产生的。

7 偏倚与抽样误差一样都随样本量的增大而减小。

8 抽样单元是构成抽样框的基本要素,抽样单元只包含一个个体。

9 抽样单元可以分级,但在抽样调查中却没有与之相对应的不同级的抽样框。

10 总体目标量与样本统计量有不同的意义,但样本统计量它是样本的函数,是随机变量。

11 一个抽样设计方案比另一个抽样设计方案好,是因为它的估计量方差小。

12 抽样误差在概率抽样中可以对其进行计量并加以控制,随着样本量的增大抽样误差会越来越小,随着n越来越接近N,抽样误差几乎可以消除。

抽样技术简答题及答案

抽样技术简答题及答案

抽样技术各类简答题参考答案习题一1.请列举一些你所了解的以及被接受的抽样调查。

略2. 抽样调查基础理论及其意义;答:大数定律,中心极限定理,误差分布理论,概率理论。

大数定律是统计抽样调查的数理基础,也给统计学中的大量观察法提供了理论和数学方面的依据;中心极限定理说明,用样本平均值产生的概率来代替从总体中直接抽出来的样本计算的抽取样本的概率,为抽样推断奠定了科学的理论基础;认识抽样误差及其分布的目的是希望所设计的抽样方案所取得的绝大部分的估计量能较好的集中在总体指标的附近,通过计算抽样误差的极限是抽样误差处于被控制的状态;概率论作为数学的一个分支而引进统计学中,是统计学发展史上的重要事件。

3.抽样调查的特点。

答:1)随机抽样;2)以部分推断总体;3)存在抽样误差,但可计算,控制;4)速度快、周期短、精度高、费用低;5)抽样技术灵活多样;6)应用广泛。

4.样本可能数目及其意义;答:样本可能数目是在容量为N的总体中抽取容量为n的样本时,所有可能被抽中的不同样本的个数,用A表示。

意义:正确理解样本可能数目的概念,对于准确理解和把握抽样调查误差的计算,样本统计量的抽样分布、抽样估计的优良标准等一系列理论和方法问题都有十分重要的帮助。

5. 影响抽样误差的因素;答:抽样误差是用样本统计量推断总体参数时的误差,它属于一种代表性误差,在抽样调查中抽样误差是不可避免的,但可以计算,并且可以被控制在任意小的范围内;影响抽样误差的因素:1)有样本量大小,抽样误差通常会随着样本量的大小而增减,在某些情形下,抽样误差与样本量大小的平方根成反比关系;2)所研究现象总体变异程度的大小,一般而言,总体变异程度越大则抽样误差可能越大;3)抽样的方式方法,如放回抽样的误差大于不放回抽样,各种不同的抽样组织方式也常会有不同的抽样误差。

在实际工作中,样本量和抽样方式方法的影响是可以控制的,总体变异程度虽不可以控制,但却可通过设计一些复杂的抽样技术而将其影响加以控制。

应用抽样技术课后习题答案.

应用抽样技术课后习题答案.
应用抽样技术答案
第二章 抽样技术基本概念
2.7(1)抽样分布: 3 3.67 4.33 5 5.67 6.33 7
1/10 1/10 2/10 2/10 2/10 1/10 1/10 (2)期望为5,方差为4/3 (3)抽样标准误1.155 (4)抽样极限误差2.263 (5)置信区间(3.407,7.933)
第三章 简单随机抽样
3.3为调查某中学学生的每月购书支出水平,在全校 名学生中,用不放回简单随机抽样的方法抽得一 个的样本。对每个抽中的学生调查其上个月的购 书支出金额 (如表1所示)。
(1)在95%的置信度下估计该校学生该月平均购书支 出额;
(2)试估计该校学生该月购书支出超出70元的人数;
(3)如果要求相对误差限不超过10%,以95%的置信 度估计该校学生该月购书支出超出70元的人数比 例,样本量至少应为多少。
故 n ≈ 92.26 ≈93
4.8 解 已知W1=0.7,W2=0.3,p1=1/43,p2=2/57 (1)简单随机抽样 (1+2)/100=0.03 V(P)(1)=0.03*0.97/99=0.0002937 (2)事后分层 Σ0.7*1/43+0.3*2/57=0.0268 V() =Σ2[(1—)/(—1)] =0.72*[1/42](1/43)(42/43)+0.32*[1/56](2/57)(55/57) =0.00031942
由此可计算得:
n0
t2q r2 p
1.962 0.733 0.01 0.267
1054.64
n = n0/[1+(n0—1)] = 1054.64/[1+1053.64/1750]=658.2942 = 659
计算结果说明,至少应抽取一个样本量为659的简单随机样本,才能 满足95%置信度条件下相对误差不超过10%的精度要求。

(完整版)抽样技术简答题及答案

(完整版)抽样技术简答题及答案

抽样技术各类简答题参考答案习题一1.请列举一些你所了解的以及被接受的抽样调查。

略2.抽样调查基础理论及其意义;答:大数定律,中心极限定理,误差分布理论,概率理论。

大数定律是统计抽样调查的数理基础,也给统计学中的大量观察法提供了理论和数学方面的依据;中心极限定理说明,用样本平均值产生的概率来代替从总体中直接抽出来的样本计算的抽取样本的概率,为抽样推断奠定了科学的理论基础;认识抽样误差及其分布的目的是希望所设计的抽样方案所取得的绝大部分的估计量能较好的集中在总体指标的附近,通过计算抽样误差的极限是抽样误差处于被控制的状态;概率论作为数学的一个分支而引进统计学中,是统计学发展史上的重要事件。

3.抽样调查的特点。

答:1)随机抽样;2)以部分推断总体;3)存在抽样误差,但可计算,控制;4)速度快、周期短、精度高、费用低;5)抽样技术灵活多样;6)应用广泛。

4.样本可能数目及其意义;答:样本可能数目是在容量为N 的总体中抽取容量为n 的样本时,所有可能被抽中的不同样本的个数,用A 表示。

意义:正确理解样本可能数目的概念,对于准确理解和把握抽样调查误差的计算,样本统计量的抽样分布、抽样估计的优良标准等一系列理论和方法问题都有十分重要的帮助。

5.影响抽样误差的因素;答:抽样误差是用样本统计量推断总体参数时的误差,它属于一种代表性误差,在抽样调查中抽样误差是不可避免的,但可以计算,并且可以被控制在任意小的范围内;影响抽样误差的因素:1)有样本量大小, 抽样误差通常会随着样本量的大小而增减,在某些情形下,抽样误差与样本量大小的平方根成反比关系;2)所研究现象总体变异程度的大小,一般而言,总体变异程度越大则抽样误差可能越大;3)抽样的方式方法,如放回抽样的误差大于不放回抽样,各种不同的抽样组织方式也常会有不同的抽样误差。

在实际工作中,样本量和抽样方式方法的影响是可以控制的,总体变异程度虽不可以控制,但却可通过设计一些复杂的抽样技术而将其影响加以控制。

抽样技术练习题及答案

抽样技术练习题及答案

习题一1.请列举一些你所了解的以及被接受的抽样调查。

2.抽样调查基础理论及其意义;3.抽样调查的特点。

4.样本可能数目及其意义;5.影响抽样误差的因素;6.某个总体抽取一个n=50的独立同分布样本,样本数据如下:567 601 665 732 366 937 462 619 279 287690 520 502 312 452 562 557 574 350 875834 203 593 980 172 287 753 259 276 876692 371 887 641 399 442 927 442 918 11178 416 405 210 58 797 746 153 644 4761)计算样本均值y与样本方差s2;2)若用y估计总体均值,按数理统计结果,y是否无偏,并写出它的方差表达式;3)根据上述样本数据,如何估计v(y)?4)假定y的分布是近似正态的,试分别给出总体均值μ的置信度为80%,90%,95%,99%的(近似)置信区间。

习题二一判断题1 普查是对总体的所有单元进行调查,而抽样调查仅对总体的部分单元进行调查。

2 概率抽样就是随机抽样,即要求按一定的概率以随机原则抽取样本,同时每个单元被抽中的概率是可以计算出来的。

3 抽样单元与总体单元是一致的。

4 偏倚是由于系统性因素产生的。

5 在没有偏倚的情况下,用样本统计量对目标量进行估计,要求估计量的方差越小越好。

6 偏倚与抽样误差一样都是由于抽样的随机性产生的。

7 偏倚与抽样误差一样都随样本量的增大而减小。

8 抽样单元是构成抽样框的基本要素,抽样单元只包含一个个体。

9 抽样单元可以分级,但在抽样调查中却没有与之相对应的不同级的抽样框。

10 总体目标量与样本统计量有不同的意义,但样本统计量它是样本的函数,是随机变量。

11 一个抽样设计方案比另一个抽样设计方案好,是因为它的估计量方差小。

12 抽样误差在概率抽样中可以对其进行计量并加以控制,随着样本量的增大抽样误差会越来越小,随着n越来越接近N,抽样误差几乎可以消除。

《抽样技术》第四版习题答案

《抽样技术》第四版习题答案

第2章2.1解:()1这种抽样方法是等概率的。

在每次抽取样本单元时,尚未被抽中的编号为1~64的这些单元中每一个单元被抽到的概率都是1 100。

()2这种抽样方法不是等概率的。

利用这种方法,在每次抽取样本单元时,尚未被抽中的编号为1~35以及编号为64的这36个单元中每个单元的入样概率都是2100,而尚未被抽中的编号为36~63的每个单元的入样概率都是1 100。

()3这种抽样方法是等概率的。

在每次抽取样本单元时,尚未被抽中的编号为20 000~21 000中的每个单元的入样概率都是11000,所以这种抽样是等概率的。

2.2解:2.3 解:首先估计该市居民日用电量的95%的置信区间。

根据中心极限定理可知,在大样本的条件下_y E yy -=近似服从标准正态分布, _Y 的195%α-=的置信区间为2y z y z y y αα⎡⎡-+=-+⎣⎣。

而()21f V y S n-=中总体的方差2S 是未知的,用样本方差2s 来代替,置信区间为,y y ⎡⎤-+⎢⎥⎣⎦。

由题意知道,_29.5,206y s ==,而且样本量为300,50000n N ==,代入可以求得 _21130050000()2060.6825300f v y s n --==⨯=。

将它们代入上面的式子可得该市居民日用电量的95%置信区间为7.8808,11.1192⎡⎤⎣⎦。

下一步计算样本量。

绝对误差限d 和相对误差限r的关系为_d rY =。

根据置信区间的求解方法可知____11P y Y r Y P αα⎫⎪⎧⎫-≤≥-⇒≤≥-⎨⎬⎩⎭根据正态分布的分位数可以知道1P Z αα⎫⎪⎪≤≥-⎬⎪⎪⎭,所以()2_r Y V y z α⎛⎫⎪= ⎪⎝⎭。

也就是2_2_222/21111r Y r Y S n N z S n N z αα⎡⎤⎛⎫⎢⎥⎛⎫ ⎪⎛⎫⎝⎭ ⎪⎢⎥-=⇒=+ ⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎢⎥⎣⎦。

把_29.5,206,10%,50000y s r N ====代入上式可得,861.75862n =≈。

《抽样技术》第四版习题答案

《抽样技术》第四版习题答案

第2章2.1解:()1这种抽样方法是等概率的。

在每次抽取样本单元时,尚未被抽中的编号为1~64的这些单元中每一个单元被抽到的概率都是1 100。

()2这种抽样方法不是等概率的。

利用这种方法,在每次抽取样本单元时,尚未被抽中的编号为1~35以及编号为64的这36个单元中每个单元的入样概率都是2100,而尚未被抽中的编号为36~63的每个单元的入样概率都是1 100。

()3这种抽样方法是等概率的。

在每次抽取样本单元时,尚未被抽中的编号为20 000~21 000中的每个单元的入样概率都是11000,所以这种抽样是等概率的。

2.2解:2.3 解:首先估计该市居民日用电量的95%的置信区间。

根据中心极限定理可知,在大样本的条件下_y E yy -=近似服从标准正态分布, _Y 的195%α-=的置信区间为2y z y z y y αα⎡⎡-+=-+⎣⎣。

而()21f V y S n-=中总体的方差2S 是未知的,用样本方差2s 来代替,置信区间为,y y ⎡⎤-+⎢⎥⎣⎦。

由题意知道,_29.5,206y s ==,而且样本量为300,50000n N ==,代入可以求得 _21130050000()2060.6825300f v y s n --==⨯=。

将它们代入上面的式子可得该市居民日用电量的95%置信区间为7.8808,11.1192⎡⎤⎣⎦。

下一步计算样本量。

绝对误差限d 和相对误差限r的关系为_d rY =。

根据置信区间的求解方法可知____11P y Y r Y P αα⎫⎪⎧⎫-≤≥-⇒≤≥-⎨⎬⎩⎭根据正态分布的分位数可以知道1P Z αα⎫⎪⎪≤≥-⎬⎪⎪⎭,所以()2_r Y V y z α⎛⎫⎪= ⎪⎝⎭。

也就是2_2_222/21111r Y r Y S n N z S n N z αα⎡⎤⎛⎫⎢⎥⎛⎫ ⎪⎛⎫⎝⎭ ⎪⎢⎥-=⇒=+ ⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎢⎥⎣⎦。

把_29.5,206,10%,50000y s r N ====代入上式可得,861.75862n =≈。

《抽样技术(第二版)金勇进等编著》习题解答

《抽样技术(第二版)金勇进等编著》习题解答

《抽样技术(第二版)金勇进等编著》习题解答第二章2.22.3 解:已知2ˆ9.5,206,50000,300500009.5475000y s N n Y Ny ====∴==⨯=, 222211300/50000ˆ()50000206500000.6825170636666730041308.19128,80964.05491f v YN s n --∴==⨯⨯=⨯===所以居民日用电量的95%的置信区间为 ˆˆ[[47500080964.05491,47500080964.05491] [394035.9451,555964.0549]YY -+=-+=相对误差为ˆd Y Y r Y-=2.4 解:ˆ0.35Pp == , 11200/1000010000()(1)0.35(10.35)0.0011512009999f N V p P P n N --=-=⨯⨯⨯-=-0.03339=∴P 的95%置信区间为:[[0.35 1.960.03339,0.35 1.960.03339][0.2846,0.4154]p p -+=-⨯+⨯=2.5 解:已知200,20N n ==,根据已知数据计算得:2144.5,826.0526,() 6.096915y s v y ==∴== ∴Y 的95%置信区间为:[[144.5 1.96 6.096915,144.5 1.96 6.096915][132.55,156.45]y y -+=-⨯+⨯=2.6 解:已知2ˆ1120,25600,350,503501120392000y S N n Y Ny ====∴==⨯=,2221150/350ˆ()350256003840000506196.773,12145.68f V YN S n --∴==⨯⨯===∴ˆY的95%置信区间为:ˆˆ[[379854.3,404145.7]Y Y -+= 2.7 解:已知21000,2,68,10.95N d S α===-=,222022221000 1.966861.3010002 1.9668Nt S n Nd t S ⨯⨯∴===+⨯+⨯0161.387.571430.7n n r === 样本量最终为88个家庭。

抽样技术 第三版 第二章课后部分答案 R语言

抽样技术 第三版 第二章课后部分答案 R语言

抽样技术作业一(2.5——2.10)袁闪闪 21205021192.5 解:这里N =200,n =20,由表中的数据可得:2011221211144.5201()826.052611()- 6.097n i i i i n i i y y y n s y y n nv y s n N=======-=-=⨯=∑∑∑(1) 因而该小区平均的文化支出Y 的95%的近似置信区间为:22/2/211[-,-][144.5 1.96 6.097][132.5503,156.4497]n n y z s y z s n N n Nαα-⨯+⨯=±⨯=(1)(1) 所以该小区平均的文化支出Y 的估计为144.5元,其95%的置信区间为 (132.55元,156.45元)。

2.6解:有题意可得:N =350,n =50, y =1120,2s =25600, 所以粮食总产量为:3501120392000()Y N y ∧==⨯=元 代入数据得:22/2/211[-,-][392000 1.967332.12][377629,406371]n n y z Ns y z N s n N n Nαα-⨯+⨯=±⨯=(1)(1) 所以总产值的95%的置信区间为:(377629吨,406371吨)。

2.7解:由题意可得:N =1000,d =2,α=0.05,2S =68,r=70%, 带入公式,可得初始样本量:222/2022222/2/21161.362Nz S d n N z S Nd z S ααα⎛⎫=+==≈ ⎪+⎝⎭ 由于有效回答率为r=70%,,对样本容量进行再调整:0070%87.5788nn n r===≈所以样本最终确定为88。

2.8解:由题意已知:N =100,n =10, X =2135,y =25,x =22, 方法一:简单随机估计:100252500()Y N y ∧==⨯=吨方法二:比估计:由经验可知去年的化肥总产量和今年的总产量之间存在较强的相关性,引入去年的化肥总产量作为辅助变量。

抽样技术简答题及答案

抽样技术简答题及答案

抽样技术各类简答题参考答案习题一1.请列举一些你所了解的以及被接受的抽样调查。

略2. 抽样调查基础理论及其意义;答:大数定律,中心极限定理,误差分布理论,概率理论。

大数定律是统计抽样调查的数理基础,也给统计学中的大量观察法提供了理论和数学方面的依据;中心极限定理说明,用样本平均值产生的概率来代替从总体中直接抽出来的样本计算的抽取样本的概率,为抽样推断奠定了科学的理论基础;认识抽样误差及其分布的目的是希望所设计的抽样方案所取得的绝大部分的估计量能较好的集中在总体指标的附近,通过计算抽样误差的极限是抽样误差处于被控制的状态;概率论作为数学的一个分支而引进统计学中,是统计学发展史上的重要事件。

3.抽样调查的特点。

答:1)随机抽样;2)以部分推断总体;3)存在抽样误差,但可计算,控制;4)速度快、周期短、精度高、费用低;5)抽样技术灵活多样;6)应用广泛。

4.样本可能数目及其意义;答:样本可能数目是在容量为N的总体中抽取容量为n的样本时,所有可能被抽中的不同样本的个数,用A表示。

意义:正确理解样本可能数目的概念,对于准确理解和把握抽样调查误差的计算,样本统计量的抽样分布、抽样估计的优良标准等一系列理论和方法问题都有十分重要的帮助。

5. 影响抽样误差的因素;答:抽样误差是用样本统计量推断总体参数时的误差,它属于一种代表性误差,在抽样调查中抽样误差是不可避免的,但可以计算,并且可以被控制在任意小的范围内;影响抽样误差的因素:1)有样本量大小,抽样误差通常会随着样本量的大小而增减,在某些情形下,抽样误差与样本量大小的平方根成反比关系;2)所研究现象总体变异程度的大小,一般而言,总体变异程度越大则抽样误差可能越大;3)抽样的方式方法,如放回抽样的误差大于不放回抽样,各种不同的抽样组织方式也常会有不同的抽样误差。

在实际工作中,样本量和抽样方式方法的影响是可以控制的,总体变异程度虽不可以控制,但却可通过设计一些复杂的抽样技术而将其影响加以控制。

抽样技术简答题参考答案

抽样技术简答题参考答案

简答题参考答案习题一1.请列举一些你所了解的以及被接受的抽样调查。

略2. 抽样调查基础理论及其意义;答:大数定律,中心极限定理,误差分布理论,概率理论。

大数定律是统计抽样调查的数理基础,也给统计学中的大量观察法提供了理论和数学方面的依据;中心极限定理说明,用样本平均值产生的概率来代替从总体中直接抽出来的样本计算的抽取样本的概率,为抽样推断奠定了科学的理论基础;认识抽样误差及其分布的目的是希望所设计的抽样方案所取得的绝大部分的估计量能较好的集中在总体指标的附近,通过计算抽样误差的极限是抽样误差处于被控制的状态;概率论作为数学的一个分支而引进统计学中,是统计学发展史上的重要事件。

3.抽样调查的特点。

答:1)随机抽样;2)以部分推断总体;3)存在抽样误差,但可计算,控制;4)速度快、周期短、精度高、费用低;5)抽样技术灵活多样;6)应用广泛。

4.样本可能数目及其意义;答:样本可能数目是在容量为N的总体中抽取容量为n的样本时,所有可能被抽中的不同样本的个数,用A表示。

意义:正确理解样本可能数目的概念,对于准确理解和把握抽样调查误差的计算,样本统计量的抽样分布、抽样估计的优良标准等一系列理论和方法问题都有十分重要的帮助。

5. 影响抽样误差的因素;答:抽样误差是用样本统计量推断总体参数时的误差,它属于一种代表性误差,在抽样调查中抽样误差是不可避免的,但可以计算,并且可以被控制在任意小的范围内;影响抽样误差的因素:1)有样本量大小,抽样误差通常会随着样本量的大小而增减,在某些情形下,抽样误差与样本量大小的平方根成反比关系;2)所研究现象总体变异程度的大小,一般而言,总体变异程度越大则抽样误差可能越大;3)抽样的方式方法,如放回抽样的误差大于不放回抽样,各种不同的抽样组织方式也常会有不同的抽样误差。

在实际工作中,样本量和抽样方式方法的影响是可以控制的,总体变异程度虽不可以控制,但却可通过设计一些复杂的抽样技术而将其影响加以控制。

抽样调查,习题答案

抽样调查,习题答案

抽样调查,习题答案篇一:《抽样技术》第四版习题答案第2章2.1 解:?1? 这种抽样方法是等概率的。

在每次抽取样本单元时,尚未被抽中的编号为1~64的这些单元中每一个单元被抽到的概率都是1。

100?2?这种抽样方法不是等概率的。

利用这种方法,在每次抽取样本单元时,尚未被抽中的编号为1~35以及编号为64的这36个单元中每个单元的入样概率都是抽中的编号为36~63的每个单元的入样概率都是2,而尚未被1001。

100?3?这种抽样方法是等概率的。

在每次抽取样本单元时,尚未被抽中的编号为20 000~21 000中的每个单元的入样概率都是1,所以这种抽样是等概率的。

10002.3 解:首先估计该市居民日用电量的95%的置信区间。

根据中心极限定理可知,在大间为??z?_E近似服从标准正态分布,Y的195%的置信区_z。

1而V1?f2S中总体的方差S2是未知的,用样本方差s2来代替,置信区间n为,?_2。

?由题意知道,y?9.5,s?206,而且样本量为n?300,N?50000,代入可以求得v(y)?_1?f21?50000s??206?0.6825。

将它们代入上面的式子可得该市居民n300 日用电量的95%置信区间为??7.8808,11.1192??。

下一步计算样本量。

绝对误差限d和相对误差限r的关系为d?rY。

根据置信区间的求解方法可知____PyYrY1P1_2_rY根据正态分布的分位数可以知道P。

?Z1??,所以Vz?2?_rY??11?也就是S2nnNz??2?_222_rY1?。

22Nz/2S把y?9.5,s?206,r?10%,N?50000代入上式可得,n?86以总体比例P的195%的置信区间n?1可以写为pzp?z?,将p?0.35,n?200,N?10000代入可得置信区间为??0.2844,0.4156??。

2.5 解:利用得到的样本,计算得到样本均值为?2890/20?144.5,从而估计小区的平均文化支出为144.5元。

抽样技术 回归估计习题答案

抽样技术 回归估计习题答案

P 64 2.10 回归估计习题答案解:根据资料,计算得:(原重量x ,现重量y )6.102101026===∑n x x i , 163101360===∑n yy i , 9167.012010111=-=-=-N n f 9333.1061104.9621)(22=-=--=∑n x x s i x , 341.109333.106==x s , 2222.21211019101)(22=-=--=∑n y y s i y , 568.142222.212==y s , 3333.1461101317=-=yx s ,971.0568.14341.103333.146ˆ=⨯==y x yx s s s ρ 利用简单估计量可得:163=y样本方差为:222.2122=ys 样本均值的方差估计值为:4537.19222.212109167.01)(2=⨯=-=y s n f y v 利用回归估计的方法,在这里选取肉牛的原重量x 为辅助变量。

选择原重量为辅助变量是合理的,因为肉牛的原重量在很大程度上影响着肉牛的现在的重量,二者之间存在较强的相关性,而且这种相关关系是稳定的。

这里肉牛的原重量的数值已经得到:(千克)100=X相关系数的估计值为^0.971ρ=,回归估计量的精度最高的回归系数β的估计值为:368.1341.10568.14971.0ˆˆ=⨯==x ys s ρβ现在可以得到肉牛现重量的回归估计量为:44.159)6.102100(368.1163)(ˆ=-+=-+=x X y y lr β回归估计量_lr y 的方差的估计值为:112.10572.0222.21210916.0)971.01(222.21210120101)ˆ1(1)(222=⨯⨯=-⨯-=--=ρy lr s n f y v 显然有:()_lr v y v y ⎛⎫< ⎪⎝⎭在本题中,因为存在肉牛原重量这个较好的辅助变量,所以回归估计量的精度要好于简单估计量。

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第六章比率估计和回归估计作业解答
P117
5.1
解:1038577000200====n ,X ,X ,N
031539681831221493333956462702
2
.s ,.s ,.y ,
.s ,.x xy y x =====
54042770000525005250..X R ˆY ˆ,.x
y R
ˆR
=⨯==== 195498212
222
.)s R ˆs R ˆs (n
)f (N )Y ˆ(v xy
x y R =-+-= )(.)Y ˆ(v )Y ˆ(se R
R 万斤1574== 若用简单估计量:
84120390122
.s n
)f (N )Y ˆ(v y
=-= )(.)Y ˆ(v )Y
ˆ(se 万斤97346== 5.2

362000==n ,N 9617900850090741.z ,.r ,.c ,.c %.x y R ˆ,y x ======,
00001536021222.)C rC C C (R ˆn
)f ()R ˆ(v y
x x y =-+-= %.)R ˆ(v )R
ˆ(se 3920== 】
,即【%.%.)],R ˆ(se z R ˆ),R ˆ(se z R ˆ[47429340⋅+⋅-
5.4
222
1()(2)R Y X Y X f V y Y C C C C n
ρ-=
+- 222
11()srs Y Y f f V y S C Y n n --==
22
2
()20.6029()R Y X Y X
srs Y
V y C C C C V y C ρ+-== 5.5
证明:
2
2
1
()
1()1
N
i
i
R d Y RX f
N n V y S n
N Nn
---=
=
-∑ 令
2
d N n S V Nn
-=,有 22
()d d n NV S NS += 222
2
1d
d
d
d
S NS V n S NV S NV
==++
5.6
解:1028573460140====n ,.X ,X ,N
,.s ,y ,
.s ,.x y x 11111949111260346819722
2
====
11114991
1
.n y x n xy s xy =--
=
∑∑∑ 简单估计量:
)(y N Y
ˆ斤1764001260140=⨯== 2354749137111119491110
140101140122
2
..)
(s n
)f (N )Y ˆ(v y =⨯-
⨯=
-=
)(.)Y ˆ(v )Y ˆ(se R
R 斤7918834== 比率估计:
242442498
21260..x y R
ˆ=== )(..X R ˆY ˆR
斤501951514602424424=⨯== 8325157117212
222
.)s R ˆs R ˆs (n
)f (N )Y ˆ(v xy
x y R =-+-= )(.)Y ˆ(v )Y ˆ(se R
R 斤695015== 回归估计:
59043703468
11111
4992...s s b x
xy
==
=
)(.)x X (b y y lr 斤99541376=-+= 963610382
112
.)bs s (n n n f )y (v xy y lr =----=
)(.)y (v )y (se lr lr 斤233032==
)(..y N Y ˆlr lr 斤3619277999541376140=⨯== )(.)y (Nse )Y ˆ(se lr
lr 斤624512==
5.8
解:(1)由题可知,分层抽样为按比例抽样,有
)(y W N y N Y ˆh
h
h st 万斤45900===∑ 088625812
.s W n f )y (v h
yh h st =-=
∑ )(.)y (v )y (se st st 万斤065116==
)(.)y (Nse )ˆ(se st
st 万斤544819Y ==
(2)分别比率估计
040611938333200111..x y R ˆ=== 061311111
1141111121222
...x y R ˆ=== )(..X R ˆY ˆR 万斤7254942450004061111=⨯== )(..X R ˆY ˆR 万斤56224992120006131222=⨯== )(..Y ˆY ˆRh
Rs 万斤26479942120006131=⨯==∑ 77
216556255157651422589048212222
...)s R ˆs R ˆs (n )f (N )Y ˆ(v xyh
h xh yh h
h h Rs =+=-+-=∑ )(.)Y ˆ(v )Y ˆ(se Rs
Rs 万斤591471== (3)联合比率估计
∑==)(y W y h h st 万斤153 ∑==)(.x W x h h st 万斤6667145
050316667
145153..x y R ˆst st c
=== )(.)(.X R ˆY ˆc
Rc 万斤7147998212002450005031=+⨯==
89
21377193615690075337568712212222
...)s R ˆs R ˆs (n )f (N )Y ˆ(v xyh
c xh c yh h
h h Rc =+=-+-=∑ )(.)Y ˆ(v )Y ˆ(se Rc
Rc 万斤091462== (4)分别回归估计
13501513258252
11
1.s s b x xy ===
106511111
1788611119782222...s s b x xy === )(.)x X (b y y lr 万斤507521311111=-+= )(.)x X (b y y lr 万斤168312522222=-+= )(.y W y lrh h lrs 万斤5040160==∑
0421
9303027391612122...)s b s )(n ()n (n )f (W )y (v xyh h yh h h h h h lrs =+=----=∑
)(.)y (v )y (se lrs lrs 万斤013==
)(..y N Y ˆlrs lrs 万斤248151504160300=⨯== )(.)y (Nse )Y ˆ(se lrs
lrs 万斤903013300=⨯== (5)联合回归估计
)
(.)..(.)x X (b y y st c st lrc 万斤50191606667145333315212531153=-⨯+=-+=
)(.)y (v )y (se lrc lrc 万斤72662==
)(..y N Y ˆlrc lrc 万斤57481505019160300=⨯== )(..)y (Nse )Y ˆ(se lrc
lrc 万斤9881772662300=⨯== 1253111222
.n s )f (W s )f (W b h h
xh h h h
h yxh h h c ≈--=∑∑434170362239795212222
...)
s b s b s (n )f (W )y (v h xh c yxh c yh h h h lrc
=+=+--=∑。

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