抽样调查第2章简单随机抽样.pptx
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抽样调查第2章 简单随机抽样ppt课件
均方偏差的无偏估计 为量 v( p) 1 1 n s2 1 1 n p(1 p)
n N n1 N
思考： 总体具有某特征的个体总数该如何估计？
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28
比例估计
例2 某大学有1万名本科生，现欲估计暑假期间参 加了各类英语培训的学生所占比例，随机抽取了 200名学生调查，得到p=0.35,估计全校参加培训学 生比例P及 该估的标准差。
有限 总 {Y 1,Y 体 2, ,YN}
总体均Y值 N 1 iN 1Yi,
样本均y值 1 n ni1
yi
u抽样的示性函数
1, 第i个 Di 0，第i个
单Y元 i被抽中 单Y元 i未被抽中
D{D1,D2,,DN}指示了一个具体
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6
定义与符号
u线性估计与非线性估计
不借助任何辅助变量，对总体进行直接估 计，用样本特征的线性组合估计总体特征称为 线性估计；而借助辅助变量，用样本特征的非 线性组合表示总体特征，称为非线性估计。
例如：某商店为了解顾客对商店服务的意见，在商 店门口对走出商店的顾客进行调查，按时间顺序每 五分钟抽选一顾客，当调查目标量与顾客离店时间 完全独立时，这种按时间顺序系统抽出的样本可看 作一个简单随机抽样。
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19
2.3 简单估值法
估值定理 部分估计 比例估计 有限总体分布估计
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38844 75837 54244 02112 43644 11326 78627 95072 04569 62258 11661 91665 91058 65698 11756
76684 79311 62180 32361 63447 89809 26619 96244 78740 92558 61996 24476 63434 56074 47269 56088 92933 81257 69507 24726 05977 88443 60829 41925 48817 76031 31262 00327 31p5p8t课2 件完5整8790
抽样调查-第2章简单随机抽样
N2 1
f
S2
n
V (P)
V ( p)
1
f
1 NP(1 P)
n n 1
返回
总体总量的估计量方差是总体均值方差的直接 推导，下面我们来推导总体比例估计量的方差。
1 f 1
V (P)
NP(1 P)
n N 1
只需证明此时S 2 1 NP（1 P)即可。 N 1
返回
设N个样本单元中有N1个具有某一特 性,即有N1个单元取值为1,有N-N1个单元 取值为0.
Yi 2
N( 1 N
N
Yi )2 ]
i 1
返回
1 n( N
f 1)
[
N i 1
Yi 2
2
NY ]
1 f n( N 1)
N
(Yi 2
Y
2
)
i 1
1 f n( N 1)
N
(Yi
i 1
Y )2
S 2 (1 f ) n
即 V (y) 1 f S 2 n
C C2 n2 2 N 2
每个样本被抽中的概率为:
C C2 n2 2 N 2
/
CNn
n(n 1) N (N 1)
返回
引理二 从总体规模为N的总体中抽取一个样 本量为n的简单随机样本。若对总体中的每个单
元 Yi ，引进随机变量 ai 如下：
ai
1,
若Yi入样
0，若Yi不入样（i 1,2,, N )
N i1
(Yi
Y )2
N 2
N 1
返回
总体指标值上面带符号“ ”的表示由样本得
抽样调查-第2章简单随机抽样
•两个特定单元都入样的概率为：
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•引理一的证明：在N个单元中取n个单元为样本， •共有 个样本。在 个样本中，包含某 •个特定单元 的样本数为： 每个样本被 •抽中的概率为： 。
•同时包含两个特定单元
的样本数为
•
每个样本被抽中的概率为:
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抽样调查-第2章简单随机抽样
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•二、符号 •大写字母表示总体单元的标志值：如
•小写字母表示样本单元的标志值：如
•调查的总体目标量主要有： •总体总量 Y；总体均值 •；总体某一指标的 •比例 P；两个总体总量的比率 R。 •对估计精度进行计算时，要涉及到总体方差和
•样本方差等。下面分别列出：
抽样调查-第2章简单随机抽样
•其他几个估计量的无偏性可容易推出： •1、对于总体总量
•2、对于总体比例
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•性质2 •对于简单随机抽样， •的方差为：
•V（ •）=
•(2.5)
•式中，n为样本量；f= •为抽样比；1-f为 •有限总体校正系数。
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•总体方差 •样本方差
•还有一些其他符号,分别说明如下:
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•总 体 •（
•样 本
•将左边式子中 •的大写字母改 •为小写字母。
•）
•，
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•总体指标值上面带符号“ •”的表示由样本得 •到的总体指标的估计。如
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•引理一的证明：在N个单元中取n个单元为样本， •共有 个样本。在 个样本中，包含某 •个特定单元 的样本数为： 每个样本被 •抽中的概率为： 。
•同时包含两个特定单元
的样本数为
•
每个样本被抽中的概率为:
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抽样调查-第2章简单随机抽样
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•二、符号 •大写字母表示总体单元的标志值：如
•小写字母表示样本单元的标志值：如
•调查的总体目标量主要有： •总体总量 Y；总体均值 •；总体某一指标的 •比例 P；两个总体总量的比率 R。 •对估计精度进行计算时，要涉及到总体方差和
•样本方差等。下面分别列出：
抽样调查-第2章简单随机抽样
•其他几个估计量的无偏性可容易推出： •1、对于总体总量
•2、对于总体比例
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•性质2 •对于简单随机抽样， •的方差为：
•V（ •）=
•(2.5)
•式中，n为样本量；f= •为抽样比；1-f为 •有限总体校正系数。
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•总体方差 •样本方差
•还有一些其他符号,分别说明如下:
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•总 体 •（
•样 本
•将左边式子中 •的大写字母改 •为小写字母。
•）
•，
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抽样调查-第2章简单随机抽样
•总体指标值上面带符号“ •”的表示由样本得 •到的总体指标的估计。如
第2章简单随机抽样PPT课件
Ni1
Xi,x1nin1
xi
指标X的总体总值和样本总值分别为
N
n
X Xi,xxi
i1
i1
10
指标X的总体方差和样本方差分别为：
SX 2N 1iN 1(X iX)2,sx 21 ni n1(xix)2
指标Y与X的总体协方差为
1 N
SYXN1i1(Yi Y)(Xi X)
指标Y与X的样本协方差为
V(YˆR)MSE(YˆR)N21nf N11iN 1(Yi RXi)2
N21f n
SY22RSYXR2SX 2
33
V(yR),V(YˆR) 的估计量分别为：
V ˆ1(yR)1 nf n1 1i n1(yiR ˆxi)21 nf sy22R ˆsyxR ˆ2sx2
1f n
n1 1i n1yi22R ˆi n1yixi R ˆ2i n1xi2
例2 从一个有14848户居民的某区中抽取一个30户 的简单随机样本，样本中每户的人数为：5，6，3， 3，2，3，3，3，4，4，3，2，7，4，3，5，4， 4，3，3，4，3，3，1，2，4，3，4，2，4，试 估计该区居民总数及其标准差。
17
作业
习题2.5，2.6
18
2.3 总体比例的估计
29
当 n 30，且 C V(y)0 .1 ,C V(x)0 .1时， R 的置信度为 1 的近似置信区间的两个端 点为：
Rˆ U12 V(Rˆ) 可用 Rˆ U12 Vˆ(Rˆ) 估计
30
2.5 总体均值与总体总值的比估计
通常，把需要估计的指标称为主要指标，把 用来帮助主要指标估计的其它指标称为辅助 指标
y
) 的无偏估计量
Vˆ(Yˆ)ˆ N21f n
Xi,x1nin1
xi
指标X的总体总值和样本总值分别为
N
n
X Xi,xxi
i1
i1
10
指标X的总体方差和样本方差分别为：
SX 2N 1iN 1(X iX)2,sx 21 ni n1(xix)2
指标Y与X的总体协方差为
1 N
SYXN1i1(Yi Y)(Xi X)
指标Y与X的样本协方差为
V(YˆR)MSE(YˆR)N21nf N11iN 1(Yi RXi)2
N21f n
SY22RSYXR2SX 2
33
V(yR),V(YˆR) 的估计量分别为：
V ˆ1(yR)1 nf n1 1i n1(yiR ˆxi)21 nf sy22R ˆsyxR ˆ2sx2
1f n
n1 1i n1yi22R ˆi n1yixi R ˆ2i n1xi2
例2 从一个有14848户居民的某区中抽取一个30户 的简单随机样本，样本中每户的人数为：5，6，3， 3，2，3，3，3，4，4，3，2，7，4，3，5，4， 4，3，3，4，3，3，1，2，4，3，4，2，4，试 估计该区居民总数及其标准差。
17
作业
习题2.5，2.6
18
2.3 总体比例的估计
29
当 n 30，且 C V(y)0 .1 ,C V(x)0 .1时， R 的置信度为 1 的近似置信区间的两个端 点为：
Rˆ U12 V(Rˆ) 可用 Rˆ U12 Vˆ(Rˆ) 估计
30
2.5 总体均值与总体总值的比估计
通常，把需要估计的指标称为主要指标，把 用来帮助主要指标估计的其它指标称为辅助 指标
y
) 的无偏估计量
Vˆ(Yˆ)ˆ N21f n
2024年度-简单随机抽样ppt课件
方差分析
比较不同组别间均数差异的显著性。
相关与回归分析
研究变量间的相关关系和回归关系。
35
推断性统计方法及结果解读
参数估计结果解读
根据点估计或区间估计结果，对总体参数进 行推断。
假设检验结果解读
根据假设检验结果，判断原假设是否成立， 以及差异是否具有统计学意义。
36
推断性统计方法及结果解读
方差分析结果解读
无偏性
简单随机抽样是一种无 偏的抽样方法，即样本 均值趋近于总体均值。
简便易行
适用于任何总体
抽样方法简单易行，不 需要复杂的抽样框或专
业技术。
17
无论总体分布如何，都 可以采用简单随机抽样
。
缺点剖析
可能产生较大抽样误差
01
当总体分布不均匀时，简单随机抽样可能导致样本分布与总体
分布差异较大，从而产生较大的抽样误差。
通过简单随机抽样选取一部分消费者，调查他们 对某种产品或服务的偏好，以推断整体市场的消 费者需求。
品牌知名度调查
在市场中随机抽取一部分受访者，询问他们对某 个品牌的认知度和态度，以评估该品牌在目标市 场中的知名度和口碑。
市场价格调查
3
随机选择一部分销售点或消费者，收集关于产品 价格、促销策略等方面的信息，以分析市场价格 水平和竞争状况。
13
实施抽样过程并记录
按照抽样计划进行抽样
严格遵守抽样计划，确保抽样的随机 性和表性。记录抽样过程保证样本的完整性
确保抽取的样本能够完整反映总体的 特征，避免因样本损坏或遗失而影响 研究结果。
详细记录每个样本的抽取情况，包括 抽取时间、地点、人员等信息。
14
注意事项及避免误差措施
抽样调查第2章简单随机抽样ppt课件
记录样本
将读取到的随机数对应的个体作为样本，并记录其编号。
计算机模拟法
编号
选择随机数生成器
设置参数
生成随机数
筛选样本
将总体的个体编号，并将 编号数据输入计算机。
在计算机中选择一个合适 的随机数生成器。
根据需要设置随机数生成 器的参数，如生成随机数 的范围、数量等。
使用随机数生成器生成 一定数量的随机数。
详细记录每个被抽中样本的信息和特征，如 姓名、性别、年龄、职业等。
处理异常情况
保密原则
如遇到无法联系或拒绝接受调查的样本，需 按照预先设定的方案进行处理，如替换或重 新抽取等。
在整个抽样过程中，需严格遵守保密原则， 确保被调查者的隐私不被泄露。
05
数据分析与结果解读
数据整理与初步分析
1 2
数据来源与采集方式
根据生成的随机数，从总 体中筛选出对应的个体作 为样本，并记录其编号。 如果需要，还可以对样本 进行进一步的处理和分析。
03
样本容量确定与误差控制
样本容量确定原则及方法
原则
在满足调查精度和可靠性的前提下， 尽可能减少样本容量，以节约成本和 提高效率。
方法
根据总体大小、总体方差、调查精度要 求等因素，采用适当的统计公式或经验 法则来确定样本容量。
01
介绍点估计和区间估计的概念、方法和应用场景，并比较其优
缺点。
假设检验的基本原理
02
阐述假设检验的基本原理和步骤，包括原假设和备择假设的设
定、检验统计量的选择、显著性水平的确定等。
常用统计检验方法
03
介绍常用的统计检验方法，如t检验、F检验、卡方检验等，并
说明其应用场景和注意事项。
将读取到的随机数对应的个体作为样本，并记录其编号。
计算机模拟法
编号
选择随机数生成器
设置参数
生成随机数
筛选样本
将总体的个体编号，并将 编号数据输入计算机。
在计算机中选择一个合适 的随机数生成器。
根据需要设置随机数生成 器的参数，如生成随机数 的范围、数量等。
使用随机数生成器生成 一定数量的随机数。
详细记录每个被抽中样本的信息和特征，如 姓名、性别、年龄、职业等。
处理异常情况
保密原则
如遇到无法联系或拒绝接受调查的样本，需 按照预先设定的方案进行处理，如替换或重 新抽取等。
在整个抽样过程中，需严格遵守保密原则， 确保被调查者的隐私不被泄露。
05
数据分析与结果解读
数据整理与初步分析
1 2
数据来源与采集方式
根据生成的随机数，从总 体中筛选出对应的个体作 为样本，并记录其编号。 如果需要，还可以对样本 进行进一步的处理和分析。
03
样本容量确定与误差控制
样本容量确定原则及方法
原则
在满足调查精度和可靠性的前提下， 尽可能减少样本容量，以节约成本和 提高效率。
方法
根据总体大小、总体方差、调查精度要 求等因素，采用适当的统计公式或经验 法则来确定样本容量。
01
介绍点估计和区间估计的概念、方法和应用场景，并比较其优
缺点。
假设检验的基本原理
02
阐述假设检验的基本原理和步骤，包括原假设和备择假设的设
定、检验统计量的选择、显著性水平的确定等。
常用统计检验方法
03
介绍常用的统计检验方法，如t检验、F检验、卡方检验等，并
说明其应用场景和注意事项。
《简单随机抽样》PPT课件 (共9张PPT)
50 （粒）
1、你认为下列的调查和判断正确吗？为什么？
（1）某校的黑板报上刊登了一篇题为《我校大部分 学生不吃早餐》的报道。文章说：“本报小记者通过 对课间到学校商品部买小食品的20名同学的调查，发 现有16人是因为没有吃早餐而去买零食。由此推断， 我校80%的学生在家不吃早餐。”
（2）在一场篮球比赛的实况转播中，解说员介绍了 参加美国职业篮球比赛（NBA）的3名中国籍选手的身 高。有位观众把这三个人的平均身高与美国球员的平 均身高进行比较，得出了一个结论：“中国人的平均 身高比美国人高。”
19、就算生活让你再蛋疼，也要笑着学会忍。
•
20、当你能飞的时候就不要放弃飞。
•
21、所有欺骗中，自欺是最为严重的。
•
22、糊涂一点就会快乐一点。有的人有的事，想得太多会疼，想不通会头疼，想通了会心痛。
•
23、天行健君子以自强不息；地势坤君子以厚德载物。
•
24、态度决定高度，思路决定出路，细节关乎命运。
•
32、肯承认错误则错已改了一半。
•
33、快乐不是因为拥有的多而是计较的少。
•
34、好方法事半功倍，好习惯受益终身。
•
35、生命可以不轰轰烈烈，但应掷地有声。
•
36、每临大事，心必静心，静则神明，豁然冰释。
•
37、别人认识你是你的面容和躯体，人们定义你是你的头脑和心灵。
•
38、当一个人真正觉悟的一刻，他放弃追寻外在世界的财富，而开始追寻他内心世界的真正财富。
地理课件：/kejian/dili/
历史课件：/kejian/lish i/
的方法叫做简单随机抽样
2.要判断一锅汤的味道需要把整锅 汤都喝完吗？应该怎样判断？
简单随机抽样PPT教学课件
第二章 统 计
2.1 随机抽样
2.1.1 简单随机抽样
2020/12/10
1
问题提出
t
p
1 2
5730
1.我们生活在一个数字化时代，时 刻都在和数据打交道，例如，产品的合 格率，农作物的产量，商品的销售量， 电视台的收视率等.这些数据常常是通 过抽样调查而获得的，如何从总体中抽 取具有代表性的样本，是我们需要研究 的课题.
2020/12/10
16
理论迁移
例1 为调查央视春节联欢晚会的收 视率，有如下三种调查方案： 方案一：通过互联网调查. 方案二：通过居民小区调查. 方案三：通过电话调查. 上述三种调查方案能获得比较准确的收 视率吗？为什么？
2020/12/10
17
例2 为了检验某种产品的质量，决 定从40件产品中抽取10件进行检查，试 利用简单随机抽样法抽取样本，并简述 其抽样过程.
思考2：从6件产品中随机抽取一个容量
为3的样本，可以分三次进行，每次从中
随机抽取一件，抽取的产品不放回，这
叫做逐个不放回抽取.在这个抽样中，某
一2件020/12产/10 品被抽到的概率是多少？
5
思考3：一般地，从N个个体中随机抽取 n个个体作为样本，则每一个个体被抽 到的概率是多少？
思考4：食品卫生工作人员，要对校园食
2．简单随机抽样有操作简便易行的 优点，在总体个数较小的情况下是行之 有效的抽样方法.
3. 抽签法和随机数表法各有其操作步
骤，首先都要对总体中的所有个体编号，
编202号0/12/1的0 起点不是惟一的.
2020/12/10
7
思考5：根据你的理解，简单随机抽样有 哪些主要特点？
（1）总体的个体数有限；
2.1 随机抽样
2.1.1 简单随机抽样
2020/12/10
1
问题提出
t
p
1 2
5730
1.我们生活在一个数字化时代，时 刻都在和数据打交道，例如，产品的合 格率，农作物的产量，商品的销售量， 电视台的收视率等.这些数据常常是通 过抽样调查而获得的，如何从总体中抽 取具有代表性的样本，是我们需要研究 的课题.
2020/12/10
16
理论迁移
例1 为调查央视春节联欢晚会的收 视率，有如下三种调查方案： 方案一：通过互联网调查. 方案二：通过居民小区调查. 方案三：通过电话调查. 上述三种调查方案能获得比较准确的收 视率吗？为什么？
2020/12/10
17
例2 为了检验某种产品的质量，决 定从40件产品中抽取10件进行检查，试 利用简单随机抽样法抽取样本，并简述 其抽样过程.
思考2：从6件产品中随机抽取一个容量
为3的样本，可以分三次进行，每次从中
随机抽取一件，抽取的产品不放回，这
叫做逐个不放回抽取.在这个抽样中，某
一2件020/12产/10 品被抽到的概率是多少？
5
思考3：一般地，从N个个体中随机抽取 n个个体作为样本，则每一个个体被抽 到的概率是多少？
思考4：食品卫生工作人员，要对校园食
2．简单随机抽样有操作简便易行的 优点，在总体个数较小的情况下是行之 有效的抽样方法.
3. 抽签法和随机数表法各有其操作步
骤，首先都要对总体中的所有个体编号，
编202号0/12/1的0 起点不是惟一的.
2020/12/10
7
思考5：根据你的理解，简单随机抽样有 哪些主要特点？
（1）总体的个体数有限；
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Di与D
不独立
j
几个基本定理
定理2 对简单随机抽样，有：
E(Di )
n N
, var(Di )
n N
1
n N
,
i 1, 2,
,n
cov( Di
,
Dj
)
N
n (N
1)
1
n N
,
i j,i, j 1, 2,
,n
几个基本定理
定理3
设y1, y2 , , yn是来自总体{Y1,Y2 , ,YN }的简单随
机样本，Yi有界，即存在一个与N无关的数M，
使 |Yi | M (i=1, 2,
, N )且Y
1 N
N
Yi
i 1
0,则：
(1)E( y) Y 0;
(2)E(
y2
)
1 n
1 N
SY2
O
1 n
;
几个基本定理
(3)E( y3)
(N n)(N 2n) n2N (N 1)(N 2)
N i 1
§2.1 简单随机抽样的几个基本定理 §2.2 简单随机抽样的实现 §2.3 简单估值法 §2.4 区间估计与样本量的确定 §2.5 比估计 §2.6 差估计与回归估计
简单随机抽样的含义 定义与符号 几个基本定理
简单随机抽样的含义
u“简单”的含义 有关理论简单，抽样方式单纯、易操作
u随机抽样
放回有序、放回无序、不放回有序、不放回无序
抽签法
做N个签，分别编上1到N号，完全均匀 混合后，一次同时抽取n个签 ，或一次抽 取一个签但不把这个签放回，接着抽第2 个、第3个、……，直到抽足n个为止。
缺点： （1）实施较麻烦，N较大时更不实用；
（2）等概率性很大程度依赖质的基本情况 ，从全校学生总数N=1003人中抽选一个 简单随机样本n=100人进行体检。
定义2 按照从总体的N个单元抽取n个单元的所有 可能不同组合构造所有可能的CNn个样本，从CNn 个样本随机抽取1个，使每个样本被抽中的概率等 于1/ CNn ，这种抽样成为简单随机抽样。
定义3 从总体的N个单元中，一次整批地抽取n 个单元，使任何一个单元被抽中的概率都相等， 任何n个不同单元组成的组合被抽中的概率也都 相等，这种抽样称为简单随机抽样。
定义与符号
易易于于 操操作作
揭易示于 本操质作
定义1
定义2
综易合于 两操者作
定义3
定义与符号
u符号
有限总体 {Y1,Y2 ,,YN }
总体均值
Y1 N
N
Yi ,
i 1
样本均值
y
1 n
n i 1
yi
u抽样的示性函数
Di
1, 0，
第i个单元Yi 被抽中 第i个单元Yi未被抽中
D {D1, D2 ,, DN }指示了一个具体样本
开始抽样
随机数法
65547 95846 05630 36056 53454 05602 58225 79596 69398 56323 77938 29639 61103 34313 35161
38844 75837 54244 02112 43644 11326 78627 95072 04569 62258 11661 91665 91058 65698 11756
Yi3
O
1 n2
(4)E(
y4)
(N n)[N 2 (6n 1)N n3N (N 1)(N 2)(N
6n2 3)
]
N i 1
Yi 4
3(n 1)(N n)(N n n3N (N 1)(N 2)(N
1) 3)
N i 1
Yi 2
2
O
1 n2
Y 0不是本质条件，只是为了使定理形式 较简洁.
76684 62180 63447 26619 78740 61996 63434 47269 92933 69507 05977 60829 48817 31262 31582
79311 32361 89809 96244 92558 24476 56074 56088 81257 24726 88443 41925 76031 00327 58790
定义与符号
u线性估计与非线性估计
不借助任何辅助变量，对总体进行直接估 计，用样本特征的线性组合估计总体特征称为 线性估计；而借助辅助变量，用样本特征的非 线性组合表示总体特征，称为非线性估计。
u简单估计
对简单随机抽样的线性估计有“简单线性估计 (Simple linear estimate)”之称，简称简单估计。
几个基本定理
一般情况下(Y 0)有：
(1)E( y) Y ;
抽样理论
核心定理
(2)
var( y )
1 n
1
n N
SY2
1 n
(1
f
)SY2
其中称1-f 为有限总体校正系数 (finite population correction factor, fpc)
抽签法 统计软件抽样 随机数法 其它方法
如：Y的SLE为y, Y的SLE为y
几个基本定理
定理1 对简单随机抽样，有：
P{Di P{Di
1} n , N
1, Dj 1}
n(n 1) N (N 1)
,
i 1,2,, N i j,i, j 1,2,, N
每一单元的入样概率为 n ,
N
任意两单元同时入样的概率为
n(n 1)
,
N (N 1)
u使用随机数表
随机数表是数字 0~9 随 机 排 列 而 成 的，这些数字在表 中的一位数、两位 数、三位数等随机 出现并有相同的概 率。
例： 从 N=345 的 总体中抽取一个 n=15的简单随机 样本。
随机数法
u使用计算机随机数
开始抽样
u使用随机数骰子
5
1
4
29
8
6 1
0 5
底视图
3
7
4
28
9
l放回无序、不放回有序通常没有使用价值; l“放回有序”又称“放回简单随机抽样(SRSWR)”， 所有可能样本数量最多，但理论结果简单;
l“不放回无序”又称“不放回简单随机抽样 (SRSWOR)”，所有可能样本数量最少，操作最 简单; l本书的简单随机抽样指的是SRSWOR.
定义与符号
定义1 从一个单元数为N的总体中逐个抽取单元 且无放回，每次都在所有尚未进入样本的单元中 等概率地抽取直到n个单元抽完，这种抽样称为简 单随机抽样。
6 7
0 3
顶视图
随机数法
u永久随机数法
抽样者给总体的第i个个体赋予一个[0，1]上的 随机数Ri，Ri与第i个个体永久对应，抽样设计时 ，确定好抽样比f，Ri<f的对应单元入样。
特点： （1）可保证多次抽样中有大量相同单元； （2）缺点是样本量不完全确定