抽样技术第二章_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
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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
随机抽样简单随机抽样ppt课件
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访谈
与被调查者进行面对面交流,收集口头信息。
数据收集途径及注意事项
观察法
直接观察被调查者的行为、态度等,记录相关信息。
实验法
通过控制实验条件,收集实验数据。
数据收集途径及注意事项
注意事项
明确调查目的和对象,选择合适的数据收集方法 。
设计合理的问卷或访谈提纲,避免引导性问题和 歧义。
数据收集途径及注意事项
06
抽样方法:不同的抽样方法会导致不同的 抽样误差。
置信区间构建方法与意义
确定置信水平
通常选择95%或99%的置信水平。
计算样本统计量
根据样本数据计算样本均值、样本比例等统计量。
置信区间构建方法与意义
确定抽样分布
根据中心极限定理,当样本量足够大 时,样本统计量的分布近似于正态分 布。
计算置信区间
04
4. 根据生成的随机数, 从总体中选取对应编号 的家庭作为调查对象。
03
抽样误差与置信区间
抽样误差来源及影响因素
抽样误差来源
01
04
影响因素
随机性:由于抽样是随机的,每次抽样结 果可能会有所不同。
02
05
总体分布:总体分布越离散,抽样误差越 大。
样本量:样本量的大小会影响抽样误差的 大小。
03
独立性
一个样本的选取不影响其他样 本的选取。
代表性
当样本量足够大时,样本能够 很好地代表总体。
实现过程与步骤
1. 确定总体
明确要研究的对象范围,即总体。
3. 随机选择样本
采用随机数表、计算机程序等方法从总体中 随机选择样本。
2. 确定样本量
根据研究目的、总体规模、误差要求等因素 确定合适的样本量。
与被调查者进行面对面交流,收集口头信息。
数据收集途径及注意事项
观察法
直接观察被调查者的行为、态度等,记录相关信息。
实验法
通过控制实验条件,收集实验数据。
数据收集途径及注意事项
注意事项
明确调查目的和对象,选择合适的数据收集方法 。
设计合理的问卷或访谈提纲,避免引导性问题和 歧义。
数据收集途径及注意事项
06
抽样方法:不同的抽样方法会导致不同的 抽样误差。
置信区间构建方法与意义
确定置信水平
通常选择95%或99%的置信水平。
计算样本统计量
根据样本数据计算样本均值、样本比例等统计量。
置信区间构建方法与意义
确定抽样分布
根据中心极限定理,当样本量足够大 时,样本统计量的分布近似于正态分 布。
计算置信区间
04
4. 根据生成的随机数, 从总体中选取对应编号 的家庭作为调查对象。
03
抽样误差与置信区间
抽样误差来源及影响因素
抽样误差来源
01
04
影响因素
随机性:由于抽样是随机的,每次抽样结 果可能会有所不同。
02
05
总体分布:总体分布越离散,抽样误差越 大。
样本量:样本量的大小会影响抽样误差的 大小。
03
独立性
一个样本的选取不影响其他样 本的选取。
代表性
当样本量足够大时,样本能够 很好地代表总体。
实现过程与步骤
1. 确定总体
明确要研究的对象范围,即总体。
3. 随机选择样本
采用随机数表、计算机程序等方法从总体中 随机选择样本。
2. 确定样本量
根据研究目的、总体规模、误差要求等因素 确定合适的样本量。
简单随机抽样ppt完整版
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实现方式
优点与局限性
简单随机抽样具有操作简单、易于理 解等优点;但在总体个体差异较大或 样本量较小时,可能导致抽样误差较 大。
通过随机数生成器或随机表等方式, 从总体中随机抽取一定数量的样本。
02
简单随机抽样方法
有放回简单随机抽样
01
02
03
抽样过程
每次从总体中随机抽取一 个样本,记录后将其放回 总体,再进行下一次抽取。
参数估计 利用样本数据对总体参数进行估计, 包括点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设,通过计算检 验统计量和P值,判断原假设是否成 立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度, 通过计算F值和P值,判断因素对因 变量是否有显著影响。
回归分析
探究自变量和因变量之间的线性关系, 建立回归方程并检验其显著性。
结果可视化呈现技巧
图表类型选择
数据标签使用
根据数据类型和分析目的,选择合适的图表 类型,如柱状图、折线图、散点图等。
在图表中添加数据标签,使观众能够快速了 解数据点的具体数值。
颜色搭配
动画效果运用
运用合适的颜色搭配,突出重要信息,提高 图表的视觉效果。
适当使用动画效果,引导观众关注重点信息, 增强演示的吸引力。
调研目的
了解消费者对某品牌手机的认知度和购买意愿。
调研对象
该品牌手机的目标消费群体,即18-35岁的年轻人。
调研方法
采用简单随机抽样的方法,在目标消费群体中抽 取一定数量的样本进行调查。
调研过程回顾
样本抽取 根据目标消费群体的特征,确定抽样框,并按照一定的抽 样比例进行简单随机抽样,最终抽取了500个样本。
分层抽样等。
第2章简单随机抽样PPT课件
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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
简单随机抽样PPT课件
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误差可控
通过计算样本量,可以控制抽样误差在可接 受的范围内。
操作简便
简单随机抽样方法相对简单,易于实施和操 作。
适用于各种类型的数据
简单随机抽样适用于各种类型的数据,如定 量数据和定性数据。
缺点
样本量较大时实施困难
当总体样本量较大时,简单随机抽样 需要大量的时间和资源来实施。
对总体分布敏感
如果总体分布不均匀,简单随机抽样 的代表性可能会受到影响。
详细描述
在市场调研中,企业或机构通常会采用简单随机抽样方法来选取一定数量的样 本,然后通过问卷调查、电话访问等方式收集数据,以了解市场趋势、消费者 偏好和竞争情况等信息。
学术研究案例
总结词
学术研究领域中,简单随机抽样被广泛应用于社会学、心理学、经济学等学科, 以验证假设和得出科学结论。
详细描述
在学术研究中,研究者通常会采用简单随机抽样方法来选取样本,然后通过实验 、调查等方式收集数据,以验证假设和得出科学结论。这种方法有助于提高研究 的可靠性和有效性。
02
简单随机抽样的方法
抽签法
定义:抽签法是将总体中的每一个单位分别写在签上, 并放入一个容器中充分搅拌,然后从中随机抽取若干个 签,对应签上的单位即为被抽取的单位。 步骤
2. 从容器中随机抽取若干个签。
适用范围:适用于总体容量较小,或者虽然总体容量较 大,但总体结构简单,各单位间差异不大的情况。
产品测试与改进
通过简单随机抽样,选取一部分 消费者作为测试对象,了解他们 对产品的反馈和意见,以便对产 品进行改进或优化。
人口普查
统计人口数据
在人口普查中,简单随机抽样被广泛 应用于统计人口数量、年龄、性别、 教育程度等数据,为政府制定政策和 规划提供依据。
通过计算样本量,可以控制抽样误差在可接 受的范围内。
操作简便
简单随机抽样方法相对简单,易于实施和操 作。
适用于各种类型的数据
简单随机抽样适用于各种类型的数据,如定 量数据和定性数据。
缺点
样本量较大时实施困难
当总体样本量较大时,简单随机抽样 需要大量的时间和资源来实施。
对总体分布敏感
如果总体分布不均匀,简单随机抽样 的代表性可能会受到影响。
详细描述
在市场调研中,企业或机构通常会采用简单随机抽样方法来选取一定数量的样 本,然后通过问卷调查、电话访问等方式收集数据,以了解市场趋势、消费者 偏好和竞争情况等信息。
学术研究案例
总结词
学术研究领域中,简单随机抽样被广泛应用于社会学、心理学、经济学等学科, 以验证假设和得出科学结论。
详细描述
在学术研究中,研究者通常会采用简单随机抽样方法来选取样本,然后通过实验 、调查等方式收集数据,以验证假设和得出科学结论。这种方法有助于提高研究 的可靠性和有效性。
02
简单随机抽样的方法
抽签法
定义:抽签法是将总体中的每一个单位分别写在签上, 并放入一个容器中充分搅拌,然后从中随机抽取若干个 签,对应签上的单位即为被抽取的单位。 步骤
2. 从容器中随机抽取若干个签。
适用范围:适用于总体容量较小,或者虽然总体容量较 大,但总体结构简单,各单位间差异不大的情况。
产品测试与改进
通过简单随机抽样,选取一部分 消费者作为测试对象,了解他们 对产品的反馈和意见,以便对产 品进行改进或优化。
人口普查
统计人口数据
在人口普查中,简单随机抽样被广泛 应用于统计人口数量、年龄、性别、 教育程度等数据,为政府制定政策和 规划提供依据。
抽样调查第2章简单随机抽样ppt课件
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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。
【课件】简单随机抽样(30张PPT)
![【课件】简单随机抽样(30张PPT)](https://img.taocdn.com/s3/m/314e95efbd64783e08122bb7.png)
--精品--
解析:①不是.因为球大小不同,造成不公平. ②④不是,因为随意选取,随手写出并不说明对 每个个体机会均等. ③符合随机抽样的定义,是简单随机抽样. 答案:③
--精品--
考点二:抽签法
(1)抽签法适用于总体中个体数不多的情形. (2)整个操作过程可分成五步. (3)号签务必搅拌均匀,抽取的样本才具有代表 性. (4)抽取的号签要与总体中个体编号准确对应.
--精品--
例3 有一批机器,编号为1,2,3,…,112,请用 随机数表法抽取10台样本,写出抽样方法. 【思路点拨】 各机器的编号位数不一致,用随机 数表直接读数不方便,需将编号进行调整. 【解】 法一:第一步:将原来的编号调整为 001,002,003,…,112. 第二步:在随机数表中任选一数作为开始,任选一 方向作为读数方向,比如,选第9行第7个数“3”向 右读.
简单随机抽样的基本概念3这是一种不放回抽样由于在抽样的实践中常常采用不放回抽样使简单随机抽样具有较广泛的实用性而且由于在所抽取的样本中没有被重复抽取的个体所以便于分析与计算
2.1 抽样方法 2.1.1 简单随机抽样
--精品--
一、课堂引入
假如你是一名食品卫生工作人员,要对某一 超市内的一批小包装饼干进行卫生达标检验,你 准备怎么做?显然,不可能对所有的饼干进行一 一检验,只能从中抽取一定数量的饼干作为检验 的样本.为了使得到的结果更加真实可靠,我们 不能按顺序来抽取,而往往采用随机抽样的方法 来进行抽取.如何获得比较合理的样本?这就是 我们本节课要研究的问,每次读取三 位,凡不在001~112中的数跳过去不读, 前面已经读过的也跳过去不读,依次可得 到 074,100,094,052,080,003,105,107,083,092. 第四步:对应原来编号 74,100,94,52,80,3,105,107,83,92的机器就是 要抽取的对象. 法二:第一步:将原来的编号调整为 101,102,103,…,212. 第二步:在随机数表中任选一数作为开始, 任选一方向作为读数方向,比如选第9行第 7个数“3”向右读.
解析:①不是.因为球大小不同,造成不公平. ②④不是,因为随意选取,随手写出并不说明对 每个个体机会均等. ③符合随机抽样的定义,是简单随机抽样. 答案:③
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考点二:抽签法
(1)抽签法适用于总体中个体数不多的情形. (2)整个操作过程可分成五步. (3)号签务必搅拌均匀,抽取的样本才具有代表 性. (4)抽取的号签要与总体中个体编号准确对应.
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例3 有一批机器,编号为1,2,3,…,112,请用 随机数表法抽取10台样本,写出抽样方法. 【思路点拨】 各机器的编号位数不一致,用随机 数表直接读数不方便,需将编号进行调整. 【解】 法一:第一步:将原来的编号调整为 001,002,003,…,112. 第二步:在随机数表中任选一数作为开始,任选一 方向作为读数方向,比如,选第9行第7个数“3”向 右读.
简单随机抽样的基本概念3这是一种不放回抽样由于在抽样的实践中常常采用不放回抽样使简单随机抽样具有较广泛的实用性而且由于在所抽取的样本中没有被重复抽取的个体所以便于分析与计算
2.1 抽样方法 2.1.1 简单随机抽样
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一、课堂引入
假如你是一名食品卫生工作人员,要对某一 超市内的一批小包装饼干进行卫生达标检验,你 准备怎么做?显然,不可能对所有的饼干进行一 一检验,只能从中抽取一定数量的饼干作为检验 的样本.为了使得到的结果更加真实可靠,我们 不能按顺序来抽取,而往往采用随机抽样的方法 来进行抽取.如何获得比较合理的样本?这就是 我们本节课要研究的问,每次读取三 位,凡不在001~112中的数跳过去不读, 前面已经读过的也跳过去不读,依次可得 到 074,100,094,052,080,003,105,107,083,092. 第四步:对应原来编号 74,100,94,52,80,3,105,107,83,92的机器就是 要抽取的对象. 法二:第一步:将原来的编号调整为 101,102,103,…,212. 第二步:在随机数表中任选一数作为开始, 任选一方向作为读数方向,比如选第9行第 7个数“3”向右读.
简单随机抽样课件共PPT
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多阶段抽样
1 2
多阶段抽样定义
将总体分成若干阶段,然后依次在每一阶段中进 行随机抽样的方法。
多阶段抽样的步骤
确定阶段的划分,在每一阶段中进行随机抽样。
3
多阶段抽样的特点
能够减少总体调查的难度和成本,适用于大规模 调查。
06 简单随机抽样的软件实现
CHAPTER
Excel实现
步骤一
步骤二
步骤三
步骤四
方法来提高估计的准确性。
注意样本规模
在确定样本规模时,需要考虑总 计
的准确性。
04 简单随机抽样的实例
CHAPTER
实例一:市场调研
总结词
市场调研中,简单随机抽样常用于了解消费者需求、产品市 场份额等。
详细描述
在市场调研中,简单随机抽样是一种常用的方法。通过从目 标总体中随机选取一部分样本,对这部分样本进行调查,可 以了解消费者的需求、产品市场份额等信息,从而为企业的 市场策略提供依据。
抽取样本
按照随机排序的结果,逐个选取个体 组成样本,确保样本的随机性和代表 性。
03 简单随机抽样的优缺点
CHAPTER
优点
简单易行
简单随机抽样是一种易于理解 和实施的方法,不需要复杂的
数学模型或统计技术。
样本代表性
由于每个样本都有等概率被选 中的特性,因此简单随机抽样 得出的样本在很大程度上能代 表总体。
简单随机抽样课件
汇报人:可编辑
2023-12-23
目录
CONTENTS
• 简单随机抽样的定义 • 简单随机抽样的实施步骤 • 简单随机抽样的优缺点 • 简单随机抽样的实例 • 简单随机抽样的扩展 • 简单随机抽样的软件实现
简单随机抽样ppt课件
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2.下列抽样方法是简单随机抽样的有
.(填序号)
(1)从无限多个个体中抽取100个个体作为样本.
(2)从20个零件中逐个抽取3个进行质量检验.
(3)从班上50名同学中选数学成绩最好的2名同学参加数学竞赛.
(4)某班45名同学,指定个子最高的5名同学参加学校组织的某项活动.
(5)中国福利彩票30选7,得到7个彩票中奖号码.
本题中将学生编号都设定成了三位数,我们还可以利用计算机产生若干个0~9范 围内的随机数,然后结合编号特点进行读取,若编号为两位数,则两位两位地读取, 若编号为三位数,则三位三位地读取.
[跟踪训练]
总体由编号为1,2,…,99,100的100个个体组成.现用随机数法选取60个个体,利
用电子表格软件产生的若干个1~100范围内的整数随机数的开始部分数据如下所示,
m/s)的数据如下:
甲
27
38
30
37
35
31
乙
35
29
40
34
30
36
分别求出甲、乙两名自行车赛手最大速度(m/s)数据的平均数并判断选谁参加比赛比较
合适? 解: y 甲=27+38+30+6 37+35+31=33(m/s),
y 乙=35+29+40+6 34+30+36=34(m/s).
因为 y 甲< y 乙,故选乙参加比赛较合适.
则选出来的第5个个体的编号为________.
8
44
2
17
8
31
57
4
55
6
88
77
74
47
7
21
76
33
50
63
解析:生成的随机数中落在编号1~100范围内的有8,44,2,17,8(重复,舍弃),
抽样技术(第5版)课件PPT课件第2章
![抽样技术(第5版)课件PPT课件第2章](https://img.taocdn.com/s3/m/b545eae602020740bf1e9b4a.png)
n i 1
n i j
1 n N
1 n(n 1)
2 (Yi Y ) 2 2
(Yi Y )(Y j Y )
n N i 1
n N ( N 1) i j
n 1 N
n 1 N
1 N
n 1
2
2
(Yi Y )
(Yi Y ) 2
1.5
4.5
10
平均
5
6
5.5
2.5
0.5
3
0
6.5
方差1.95
y -Y
2
证明 性质1
对于固定的有限总体,估计量的期望是对所有可能样本求平均得
到的,因此
y y1 y 2 y n
E y n
CN
nCNn
总体中每个特定的单元
在不同的样本中出现的次数。C n 1
小写符号表示样本的标志值
符号
总
1
Y
N
体
Y1 Y2 YN
Y
i
N
i 1
N
N
Y Yi Y1 Y2 YN
i 1
A 1
P
N N
N
Y Yi 0或1
i 1
i
1 N
N
2
S
Y
Y
2
i
N 1 i 1
N 1
2
样
y y2 yn
i 1
n
i 1
y
x
n i j
1 n N
1 n(n 1)
2 (Yi Y ) 2 2
(Yi Y )(Y j Y )
n N i 1
n N ( N 1) i j
n 1 N
n 1 N
1 N
n 1
2
2
(Yi Y )
(Yi Y ) 2
1.5
4.5
10
平均
5
6
5.5
2.5
0.5
3
0
6.5
方差1.95
y -Y
2
证明 性质1
对于固定的有限总体,估计量的期望是对所有可能样本求平均得
到的,因此
y y1 y 2 y n
E y n
CN
nCNn
总体中每个特定的单元
在不同的样本中出现的次数。C n 1
小写符号表示样本的标志值
符号
总
1
Y
N
体
Y1 Y2 YN
Y
i
N
i 1
N
N
Y Yi Y1 Y2 YN
i 1
A 1
P
N N
N
Y Yi 0或1
i 1
i
1 N
N
2
S
Y
Y
2
i
N 1 i 1
N 1
2
样
y y2 yn
i 1
n
i 1
y
x
《简单随机抽样》课件
![《简单随机抽样》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/07b46b0168eae009581b6bd97f1922791688beae.png)
实例二:社会调查中的简单随机抽样
总结词
社会调查中,简单随机抽样常用于了解社会 现象、公众意见等。
详细描述
在社会调查中,简单随机抽样常用于了解社 会现象、公众意见等。例如,在调查某城市 的居民对公共交通的满意度时,可以采用简 单随机抽样,从该城市的居民中随机抽取一 部分进行调查,以获得较为准确的公众意见 数据。
这种方法适用于总体数量较小或 总体分布均匀的情况。
简单随机抽样的特点
01
02
03
随机性
每个样本被选中的概率相 等,确保了样本的随机性 。
代表性
由于每个样本被选中的概 率相等,因此样本具有代 表性。
可重复性
简单随机抽样可以重复进 行,每次抽取的样本可能 不同,但结果具有一致性 。
简单随机抽样的应用场景
准确估计。
缺点
实施难度大
在某些情况下,由于总体单位分布不 均或存在其他限制条件,实施简单随 机抽样可能较为困难。
样本规模大时成本高
当总体规模较大时,简单随机抽样需 要抽取更多的样本单位,导致成本增 加。
对总体信息要求高
简单随机抽样要求对总体有较全面的 了解,包括总体规模、单位分布等情 况。
某些情况下不适用
市场调研
在市场调研中,简单随机 抽样常用于了解消费者行 为、产品需求和市场份额 等。
质量控制
在生产过程中,简单随机 抽样用于检测产品质量, 确保产品符合标准。
社会调查
在人口普查、社会调查等 领域,简单随机抽样用于 估计总体参数,如人口数 量、平均收入等。
02
简单随机抽样的方法
抽签法
定义
将总体中的每一个单位分别编上 号码,然后搅拌均匀,接着从中 逐个抽取需要数量的样本单位。
抽样调查之简单随机抽样(ppt 81页)
![抽样调查之简单随机抽样(ppt 81页)](https://img.taocdn.com/s3/m/c36d438876a20029bc642d43.png)
15243 21100 48125 05243 16181 39641 36970 99522
53501 58431 68149 25405 23463 49168 02048 31522
07698 24181 01161 01527 17046 31460 91507 16050
22921 25930 79579 43488 13211 71120 91715 49881
V (y)N1S21N 1S21S2 nN n n
15.08.2020
14
3 利用统计软件直接抽取法
大部分统计软件都有产生随机数的功能,快捷方便。 不过产生的是伪随机数,有一定循环周期的。简单 介绍一下利用EXCEL产生随机数的方法.
15.08.2020
15
15.08.2020
16
15.08.2020
17
15.08.2020
18
§2.2 简单估计法(SE)
f n N 为抽样比(Sampling fraction)。
作为随机变量样本有什么分布呢?
15.08.2020
7
1 y1,…yn同分布但不相互独立,其共同分布列为
P{y1 Yi}1N
E(y1)
1 N
N 1
Yi
Y
D(y1)N 1 N 1 (Yi Y)22
2 ( yi, yj)的联合分布列均同(y1, y2 )
n 1
yi
y 1 n
n 1
yi
期望
E[ y] Y
E[y]
方差
V(y)NnS21fS2
nN
n
2
V (y) n
V(X)2
15.08.2020
27
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目前,世界上已编有许多种随机数表。其中较 大的有兰德公司编制,1955年出版的100万数 字随机数表,它按五位一组排列,共有20万组 ;肯德尔和史密斯编制,1938年出版的10万 数字随机数表,它也按五位一组排列,共有 25000组。我国常用的是中国科学院数学研究 所概率统计室编印的《常用数理统计表》中的 随机数表。
第三步:确定所抽样本单元的号码。从上述确定的起 点开始向下(或向右),每次取一个r位数。通常,若所 需抽的数是一位数或两位数(即r=1或2),则由起点开 始,依次向右抽取较方便,达到该行右端时,从下一
行左端开始继续向右抽取;若所需抽的数是三位及以 上(即r≥3)则由起点开始依次向下抽取较方便,达到最 后一行时,向右移10位(或r位),再从第一行开始向下 继续抽取,直到取足所需的n个r位数为止,以这n个r 位数所对应的总体单元组成样本。
率都等于1/ CNn,这种抽样称为简单随机抽样。
注意:定义2.1与定义2.3是等价的。
三个定义之间的联系
简单随机抽样的具体实施方法
常用的有抽签法和随机数法两种。 (一)抽签法 抽签法是先对总体N个抽样单元分别编上1到N的号码,再制作与
之相对应的N个号签并充分摇匀后,从中随机地抽取n个号签(可以 是一次抽取n个号签,也可以一次抽一个号签,连续抽n次),与抽 中号签号码相同的n个单元即为抽中的单元,由其组成简单随机样 本。 抽签法在技术上十分简单,但在实际应用中,对总体各单元编号 并制作号签的工作量可能会很繁重,尤其是当总体容量比较大时 ,抽签法并不是很方便,而且也往往难以保证做到等概率。因此 ,实际工作中常常使用随机数法。
,并写出它的方差表达式。
ˆ y,
V (y) 2
n
(3)根据上述样本数据,如何估计?
性质:E(s2) 2 ,
vˆ( y) s2 n
(4)假定的分布是近似正态的,试分别给出总体均值μ的置信 度为95%的近似置信区间。
假定总体是近似正态分布
设y1,y2,..., yn是独立同分布样本,则
y ~ t(n 1),即 y ~ t(n 1)
随机数表是由0到9的10个阿拉伯数字进行随机排列组 成的表。
所谓随机排列,即每个数字都是按等概和重复独立抽 取的方式排定的。在编制时,使用一种特制的电器或 用计算机,将0至9的10个数字随机地自动摇出,每个 摇出的数字就是一个随机数字。为使用方便,可依其 出现的次序,按行或按列分成几位一组进行排列。根 据不同的需要,它们所含数字的多少以及分位和排列 的方式尽可以不同。
834 203 593 980 172 287 753 259 276 876
692 371 887 641 399 442 927 442 918 11
178 416 405 210 58 797 746 153 644 476
(1)计算样y本均值与样本方差。
(2)若用 估计总体均值μ,按数理统计结果,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?
(4)假定的分布是近似正态的,试分别给出总体均值μ的置信 度为95%的近似置信区间。
(1)计算样本均值与样本方差。
n
n
y
yi i1 , s2nBiblioteka (yi y)2i1
n1
n
1
( 1
n i1
y
2 i
ny2 )
(2)若用 y 估计总体均值μ,按数理统计结果,是否无偏
简单随机抽样属等概率抽样,在使用 随机数表时,要注意以下几点:
①每次使用时,确定使用哪页及哪行哪列的数 字为起点,必须是随机的。
②设总体容量为N,若N的位数为r,则一定要 从r位数中抽取。遇到1至N的数可直接使用; 遇到其它的数不能直接使用。
③当r≥2时,可从含有起点数字左边的r位数开 始,也可从右边的r位数开始。可从起点开始 向下抽取,也可向右抽取。但一经确定使用哪 一种方式,就必须用一种方式抽取全部单元号 ,中途不能变更。
(二)随机数法
随机数法就是利用随机数表、随机数骰子或计 算机产生的随机数进行抽样。由于计算机产生 的随机数实际上是伪随机数,不是真正的随机 数,特别是直接采用一般现成程序时,产生的 随机数往往不能保证其随机性。因此,一般使 用随机数表,或用随机数骰子产生的随机数, 特别在n比较大时。
1、随机数表及其使用方法
第二章 简单随机抽样
第二章 简单随机抽样
1、简单估计量 2、比率估计量 3、回归估计量
例:从某个总体抽取一个n=50的独立同分布样本,样本数据如下 :
567 601 665 732 366 937 462 619 279 287
690 520 502 312 452 562 557 574 350 875
s2 / n
s(y)
y
t
1
2
s(y),y
t
1
2
s(y)
概述
一、简单随机抽样(或单纯随机抽样) 本书一般局限于不放回随机抽样
二、实施方法 三、地位、作用
是其他抽样方法基础
2.1定义与符号
定义2.1 从总体的N个单元中,一次整批抽取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.
④在重复抽样时,遇到重复的数字应重复使用 ;在不重复抽样时,遇到重复的数字应舍去不 用。
随机数表法一般分下述几步:
第一步:确定起点页码,如用笔尖在随机数表上随机 指定一点,若落点数字(或距落点最近的数字)为奇数 ,则确定起点在第1页;否则,起点在第二页。
第二步:确定起点的行数与列数,先在表上随机指定 一点,由落点处的两位数确定起点的行数。由于每页 只有50行,所以当落点处的两位数大于50时,则取其 减去50的差数为行数。为保证等概性,当落点处的数 为“00”时,则行数应取作50。然后依同样的方法再确 定起点的列数。
定义2.2 从总体的N个单元中,逐个不放回抽 取单元,每次抽取到尚未入样的任何一个单元 的概率都相等,直到抽足n个单元为止,这样 所得的n个单元组成一个简单随机样本.
定义2.3 按照从总体的N个单元中抽取n个单元的 所有可能不同组合构造所有可能的 CNn 个样本, 从中随机抽取一个样本,使每个样本被抽到的概