抽样检验中样本容量的确定

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抽样检验作业指导书

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抽样检验作业指导书抽样检验作业指导书 - 第1篇引言:抽样检验是统计学中一种常见的数据分析方法,通过对样本数据的分析和推理来推断总体参数。

它广泛应用于各个领域,如医学研究、市场调查、质量控制等。

本文将为大家介绍抽样检验的基本概念、步骤和常见的检验方法。

一、抽样检验的基本概念:1. 总体和样本:抽样检验是对总体进行推断的方法。

总体是指所研究的对象的全体;样本是从总体中抽取的一部分个体。

2. 假设检验:抽样检验的基本思想是通过对样本数据进行比较,判断总体参数是否符合某个预先设定的假设。

通常将这个假设称为原假设(H0),并提出一个与之相对立的假设,称为备择假设(H1)。

3. 检验统计量:在进行抽样检验时,需要选择一个合适的统计量作为判断依据。

常见的统计量有均值、比例、方差等。

4. 显著性水平:显著性水平是用来衡量对原假设的拒绝程度。

通常用α表示,常见的显著性水平有0.05和0.01。

二、抽样检验的步骤:1. 建立假设:确定研究问题,提出原假设和备择假设。

2. 选择统计量:根据问题的特点和假设,选择合适的统计量。

3. 设定显著性水平:确定显著性水平α,一般为0.05或0.01。

4. 计算检验统计量的值:根据样本数据计算出检验统计量的值。

5. 确定拒绝域:根据显著性水平α和自由度确定拒绝域的临界值。

6. 做出判断:将计算出的检验统计量的值与拒绝域进行比较,如果在拒绝域内,就拒绝原假设,否则接受原假设。

7. 得出结论:根据判断结果得出对总体参数的推断结论。

三、常见的抽样检验方法:1. 单样本均值检验:用于分析一个总体均值是否等于某个特定值。

2. 双样本均值检验:用于比较两个总体均值是否相等。

3. 单样本比例检验:用于分析一个总体比例是否等于某个特定值。

4. 双样本比例检验:用于比较两个总体比例是否相等。

5. 卡方检验:用于分析两个或多个分类变量之间是否存在关联。

6. 方差分析(ANOVA):用于比较多个样本均值是否相等。

样本含量的估计名词解释

样本含量的估计名词解释

样本含量的估计名词解释样本含量的估计是指在统计学中,通过对样本的观察和分析,以推断总体参数的方法。

在进行统计推断时,样本含量的大小和质量起着至关重要的作用。

本文将对样本含量的估计进行名词解释,探讨其重要性和应用。

一、定义样本含量的估计是指在研究或实验设计中通过合理的方法确定所需的样本数量。

通俗来讲,就是为了得到可靠的研究结果,需要确定需要多少个样本对象或实验单位。

样本含量的估计应考虑总体规模、研究问题的复杂性、统计分析方法等因素。

二、重要性样本含量的估计在统计学中具有重要的意义和作用。

首先,合理的样本含量估计可以保证研究结果的可靠性和准确性。

如果样本含量过小,可能导致结果不具有统计学意义,无法得出可靠的结论。

其次,合理的样本含量估计也可以降低研究的成本和时间。

过大的样本容量会浪费资源并增加实验周期,因此需要在合理范围内确定样本数量。

此外,样本含量的估计还可以帮助研究者进行实验设计和统计分析方法的选择。

三、估计方法样本含量的估计是一个较为复杂的过程,通常需要依据具体的研究问题和数据特征来确定。

下面介绍几种常见的样本含量估计方法。

1. 统计推断法:通过对总体参数的估计和抽样误差的控制来确定样本容量。

以信心水平、置信区间长度、抽样误差等为指标进行计算,常用的方法有Z检验、t检验等。

2. 均方差最小法:通过使抽样误差的均方差最小来确定样本容量。

该方法将样本容量与样本方差、总体方差以及显著性水平等因素联系起来,采用数学优化方法求解。

3. 研究目标导向方法:根据研究目标和问题的特点,选择样本容量的范围。

这种方法相对较主观,需要研究者具有丰富的经验和专业知识。

四、实际应用样本含量的估计在各个领域的研究中都有广泛的应用。

在医学领域中,通过确定样本含量可以评估药物疗效、副作用和安全性。

在市场调研领域中,样本含量的估计可以帮助企业进行市场调查、产品推广和销售策略制定。

在社会科学研究中,合理的样本含量估计可以提高问卷调查和访谈调查的效率和准确性。

第六讲-2 样本量确定

第六讲-2  样本量确定
11
深圳土壤风沙尘合理采样数目
深圳
Na Mg Al Si K Ca
分布类型 对 对 对 对 正 正
变异系数(%) 2.3 23.7 2.4 0.5 36.3 58.5
=0.05,K=0.1 1 21 1 1 50 131
=0.05,K=0.2 1
5 1 1 13 33
=0.1,K=0.1 1 15 1 1 36 93
(二)约定式方法
认为某一个约定或数量就是正确的样本容量。但约定式确定样本容量的方法
忽略了与所要进行的研究相关的情况,而且采用约定的样本容量进行研究所
需的费用可能比较高。
如大气颗粒物采样
(三)成本基础法
将成本作为确定样本容量的基础。成本将不是确定样本容量的唯一考虑因素, 但在确定样本容量时也应予必要的考虑。
)S
2
假定两样本标准差相同
t均为不同显著性水平的t值
n1、n2- n1=n2时两个样本的大小
Δ—样本平均值*相对误差(%)
14
两个相关样本的情况
n
(t
t
)Sd
2
n
(t
/2
t
)Sd
2
Sd,样本差别的标准差
15
2
为什么要确定样本量?
4. 取样误差与实验室分析误差比较,通常认为取样 误差更大,因此应更加重视取样方法及取样的代 表性,尤其在微量、痕量组分分析中,取样误差 往往比其它误差来源更重要。
5. 当取样偏差是测量偏差的3倍或更多时,测量偏 差就不重要了。所以,当存在显著的取样偏差时, 任凭用多么精密的仪器,对提高分析结果的准确 性都无济于事。可见,分析全过程中,取样工作 是重要的一环.
=0.1,K=0.2 1

抽样方案设计主要内容有哪些

抽样方案设计主要内容有哪些

抽样方案设计主要内容有哪些抽样方案设计主要内容有哪些摘要:抽样方案设计是研究中常用的一种方法,通过从总体中选择出一部分样本进行调查或实验,以便进行总体参数估计或判断总体特征。

本文将从抽样目的、抽样方法、样本容量、抽样过程控制、抽样误差和结果分析等六个方面展开叙述,并提供详细的方案设计内容,帮助读者了解抽样方案设计的主要内容。

一、抽样目的抽样目的是抽样方案设计的首要考虑因素。

在确定抽样目的时,需要明确研究的调查对象和研究目标。

抽样目的可以分为描述性目的和推断性目的。

描述性目的主要是为了了解研究对象的现状和特征,而推断性目的则是基于样本估计总体参数或对总体特征进行推断。

具体的抽样目的可以包括:了解总体的平均水平、比例或分布情况;比较不同总体或不同样本之间的差异;评估某个干预措施的效果;预测未来总体的变化趋势等。

二、抽样方法抽样方法是指从总体中选择样本的具体方式。

根据不同的抽样目的和研究对象的特点,可以选择不同的抽样方法。

常用的抽样方法包括:简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样等。

简单随机抽样是最基本的抽样方法,其特点是每个样本有相同的概率被选中,适用于总体中各个个体之间没有明显差异的情况。

系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本,适用于总体有明显的规律或周期性的情况。

分层抽样是将总体分为若干层,然后在每个层次中进行简单随机抽样,适用于总体具有明显的层次结构的情况。

整群抽样是将总体划分为若干个群体,然后随机选择部分群体进行抽样,适用于总体中各群体之间差异较大的情况。

多阶段抽样是将抽样过程分为多个阶段进行,适用于总体结构复杂的情况。

三、样本容量样本容量是指进行抽样调查或实验时所选择的样本数量。

样本容量的确定需要根据抽样目的、总体的特点、抽样方法和可用资源等因素综合考虑。

一般来说,样本容量越大,样本估计总体参数的精度越高。

常用的样本容量确定方法有经验公式法、抽样精度法和假设检验法等。

经验公式法是根据经验公式或规则来确定样本容量的方法,其公式通常是基于总体平均值或比例的方差估计。

统计学试题库和试题库答案及解析

统计学试题库和试题库答案及解析

统计学试题库和试题库答案及解析统计学题库及题库答案题库1一、单项选择题(每题2分,共20分) 1、调查时间是指()A 、调查资料所属的时间B 、进行调查的时间C 、调查工作的期限D 、调查资料报送的时间2、对某城市工业企业未安装设备进行普查,总体单位是()。

A 、工业企业全部未安装设备 B 、企业每一台未安装设备 C 、每个工业企业的未安装设备 D 、每一个工业企业3、对比分析不同性质的变量数列之间的变异程度时,应使用()。

A 、全距B 、平均差C 、标准差D 、变异系数4、在简单随机重复抽样条件下,若要求允许误差为原来的2/3,则样本容量()A 、扩大为原来的3倍B 、扩大为原来的2/3倍C 、扩大为原来的4/9倍D 、扩大为原来的2.25倍5、某地区组织职工家庭生活抽样调查,已知职工家庭平均每月每人生活费收入的标准差为12元,要求抽样调查的可靠程度为0.9545,极限误差为1元,在简单重复抽样条件下,应抽选()。

A 、576户B 、144户C 、100户D 、288户 6、当一组数据属于左偏分布时,则()A 、平均数、中位数与众数是合而为一的B 、众数在左边、平均数在右边C 、众数的数值较小,平均数的数值较大D 、众数在右边、平均数在左边7、某连续变量数列,其末组组限为500以上,又知其邻组组中值为480,则末组的组中值为()。

A 、520B 、 510C 、 500D 、4908、用组中值代表组内变量值的一般水平有一定的假定性,即()A 、各组的次数必须相等B 、变量值在本组内的分布是均匀的C 、组中值能取整数D 、各组必须是封闭组9、n X X X ,,,21 是来自总体),(2σμN 的样本,样本均值X 服从()分布 A 、),(2σμN B.、)1,0(N C.、),(2σμn n N D 、),(2n N σμ10、测定变量之间相关密切程度的指标是()A 、估计标准误B 、两个变量的协方差C 、相关系数D 、两个变量的标准差二、多项选择题(每题2分,共10分)1、抽样推断中,样本容量的多少取决于()。

统计学第八章 抽样推断

统计学第八章 抽样推断


和P的使用及使用条件
(1)σ2取最大值;(2)P取接近于0.5的值
(3)可以用样本 s或2 代p替;(4)可以用估计值或实验值代替。
计算例题:
在10000只电池中,随机抽检1%的产品进行检查,检查结果如下:
电流强度 (安培) 4-4.5 4.5-5 5-5.5 5.5-6 6-6.5 6.5-7
2
f
P 2N 0 1 P 2 N1
f
N
P2N0 1 P2 N1 P2Q 1 P2 P
N
N
P2Q Q2P PQP Q PQ P1 P
例(1):已知某产品的合格率为95%,则其标准差为:
0.951 0.95 21.79%.
2、样本指标(统计量)
根据样本总体各单位的数量标志值或属性计算所得的指 标,称为样本指标。样本指标通常包括:
统计指标 抽样平均数 抽样成数 抽样平均数的标准差 抽样成数的标准差 抽样平均数的方差
抽样成数的方差
未分组资料
x x n
p n1 n
sx
xx 2
n
分组资料
x xf f
sx
x
2
x
f
f
sP p(1p)
s2
2
xx
x
n
sP2 p(1 p)
s2
2
xx f
x
f
四、抽样方法(P151)
(二)抽样极限误差的意义
(三)抽样极限误差的计算
平均数的抽样极限误差
Δx
t
μ x
成数的抽样极限误差
Δp
t
μ p
正态分布图示
68.27%
95.45%
99.73%

8.5_样本容量的选取

8.5_样本容量的选取

的t检验法中, 当分别自两个总体取得的相互独立的
样本容量n1 n2 n时, 可以查附表8得到所需的样
本容量. 当 H1 且( 2 ) / 时, 犯第 II类错
误的概率小于或等于 . 当仅给出 , 以及 -2 的值时, 可按类似于
上面所说的方法处理.
例4 需比较两种汽车用的燃料的辛烷值, 得数据
当分别自两个总体取得的相互独立的样本容量
n1 n2
n时,
给定,

1 2
的值后,
可以查附表8得到所需的样本容量.
若两个正态总体 N (1 , 12 ), N (2 , 22 )中

2 1
22
2,
( 2未知)
在均值差1 2 的检验问题
H0 : 1 2 0, H1 : 1 2 0 ( 0或 0),
买方和厂方协商给出. 并采取一次抽样确定该批 产品是否为买方所接受. 问应怎样安排抽验方案.
已知0 120, 20, 2 900, , 均取0.05 .
解 检验问题可表达为H0 : 0, H1 : 0,
且要求当 1 时能以1 0.95的概率拒绝


z
/
2

X
/

n



z
/2

(z / 2 ) (z / 2 )
(z / 2 ) (z / 2 ) 1,
0 . / n
此OC函数的图形如下:
只要样本容量n 满足 n (z / 2 z ) ,
第五节 样本容量的选取
一、施行特征函数 二、Z 检验法的OC 函数 三、 t 检验法的OC 函数 四、小结

抽样检验中样本容量的确定与经济性分析

抽样检验中样本容量的确定与经济性分析

抽样检验中样本容量的确定与经济性分析抽样检验是一种常用的统计方法,广泛应用于各个领域中的数据分析和决策制定过程中。

在进行抽样检验之前,我们需要确定合适的样本容量,以保证检验结果的准确性和可靠性。

本文将探讨样本容量的确定方法,并对其经济性进行分析。

一、样本容量的确定方法1. 样本容量的基本原则在确定样本容量时,需要基于以下几个原则:(1)显著性水平:显著性水平是指在进行假设检验时,所允许的假阳性(Type I Error)的概率。

通常情况下,常见的显著性水平有0.05和0.01两种。

显著性水平越小,样本容量要求越大。

(2)效应大小:效应大小是指总体参数与原假设值之间的差异程度。

效应大小越大,样本容量要求越小。

(3)统计功效:统计功效是指在备择假设成立时,能够拒绝原假设的概率。

通常情况下,常见的统计功效要求为0.8或0.9。

统计功效越高,样本容量要求越大。

2. 样本容量的确定方法(1)经验公式法:经验公式法是一种常见的样本容量确定方法,它基于样本均值或比率的标准差、显著性水平和效应大小来计算样本容量。

该方法的计算公式为:n = (Z值 ×标准差)^2 / (效应大小)^2其中,Z值为显著性水平对应的Z分位数,标准差为样本均值或比率的标准差,效应大小为总体参数与原假设值之间的差异程度。

(2)统计软件法:在实际应用中,可以利用统计软件来进行样本容量的计算。

常见的统计软件如SPSS、SAS等,在假设检验的模块中提供了样本容量的计算功能,可以根据输入的参数进行计算。

(3)样本容量表法:通过查阅样本容量表,可以根据给定的显著性水平和效应大小,找到对应的样本容量。

二、样本容量的经济性分析确定样本容量时,除了考虑检验结果的准确性,还需要进行经济性分析,以确保样本容量的合理性和可行性。

1. 成本因素样本容量的大小直接决定了调查所需的时间、人力和资源成本。

样本容量过大会导致资源浪费,而样本容量过小则可能影响检验结果的可靠性。

统计学(选择,判断)

统计学(选择,判断)

统计学(选择,判断)判断1.描述统计是⽤⽂字和图表对客观世界进⾏描述。

()2.箱线图主要展⽰分组的数值型数据的分布。

()3.抽样极限误差可以⼤于、⼩于或等于抽样平均误差。

4.直接对总体的未知分布进⾏估计的问题称为⾮参数估计;当总体分布类型已知,仅需对分布的未知参数进⾏估计的问题称为参数估计。

()5.相关系数为0表明两个变量之间不存在任何关系。

()6.当置信⽔平⼀定时,置信区间的宽度随着样本量的增⼤⽽减少()7.在单因素⽅差分析中,SST =SSE+SSA()。

()8.右侧检验中,如果P值<α,则拒绝H9.抽样调查中,样本容量的⼤⼩取决于很多因素,在其他条件不变时,样本容量与边际误差成正⽐。

()10.当原假设为假时接受原假设,称为假设检验的第⼀类错误。

()11.简单随机抽样由于样本是完全随机的,适⽤于任何情形。

12.采⽤多阶段抽样时,阶段数越多,结果越正确。

13.四分位差是下四分位数与上四分位数14.点估计就是⽤样本统计量代表总体参数15.总体⽐例标准差的最⼤值是116.在简单随机抽样时,当总体单位数较多时,若抽样⽐例为64%,则不重复抽样的抽样平均误差⽐重复抽样的抽样平均误差⼤约减少40%17.当置信⽔平⼀定时,置信区间的宽度随着样本量的增⼤⽽减少18.重复简单随机抽样的抽样平均误差⼩于不重复简单随机抽样的抽样平均误差。

19.平均差与标准差都表⽰各标志值对其算术平均数的平均离差。

20.单⼀表能容纳较多的标志,因⽽能把许多单位的资料填列于⼀张表中,这有利于⽐较和分析。

等距抽样在决定间距时要注意总体中有⽆周期性变化。

采⽤多阶段抽样时,阶段数越多,结果越正确。

两个变量的相关分析中要求其中⼀个是⾃变量,另⼀个是因变量。

标志是单位的属性或特征,指标是总体的数量特征,两者没有关系。

在评判估计量好坏中,有效性就是指估计的正确性。

21.如果总体情况复杂,适宜于采⽤分层抽样。

整群抽样要求群与群之间差异要⼤。

22.在评判估计量好坏中,⽆偏性就是指估计的正确性。

-抽样调查中样本容量的计算

-抽样调查中样本容量的计算

-----------------------------------Docin Choose -----------------------------------豆 丁 推 荐↓精 品 文 档The Best Literature----------------------------------The Best Literature2009年第9期科技经济市场一种合理、可行的抽样方案,不仅需要针对调查对象选择适宜的抽样方法,还应根据调查研究的精度及预算情况来决定样本容量。

我们知道,在系统误差确定的条件下,抽样的准确性取决于抽样误差,抽样误差又与样本容量有直接关系。

若样本容量过大,会使得实施难度增大,增加经费的开支;而若样本容量过小,可能会影响样本的代表性,使抽样误差增大,影响了调查研究推论的精确性。

因此在实际工作中,如何确定样本容量是很重要的。

下面就对两种抽样情况进行分析,讨论如何确定样本容量。

1简单随机抽样时样本容量的计算1.1重复抽样假设(x 1,x 2,…,x n )是来自于总体的一个简单随机抽样,而总体的期望为μ,方差为σ2。

根据中心极限定理,即从正态总体中,随机抽取样本容量为n 的样本,则样本均数x 服从正态分布。

若当n 足够大时,即使是从偏态总体中抽样,样本均数x 也近似服从期望为μ,方差为的正态分布,即,转化成标准正态分布,则有。

根据统计学中区间估计知识可知:。

(1-α为置信水平)(1)从另一个角度来看。

在一定的置信概率条件下,抽样允许的最大误差称为抽样极限误差,或称允许误差,一般用△表示,而平均数的抽样极限误差就可以用△x 来表示。

由于总量指标是一个确定的值,抽样指标是围绕总体指标波动的随机变量。

那么,抽样指标与总体指标离差的绝对值就是抽样误差的可能范围。

抽样均值的极限误差△x 可表示为△x =|x-μ|。

根据△x 的定义可知:(2)比较(1)式和(2)式,可以得到:,即:(3)1.2不重复抽样当采用不重复抽样时,x 的方差为,即。

抽样方案的检查包括哪些

抽样方案的检查包括哪些

抽样方案的检查包括哪些抽样方案的检查包括哪些摘要:抽样方案的检查是确保抽样过程的可靠性和有效性的关键步骤。

本文将从六个方面展开,分别是样本选择的目标和依据、样本容量的确定、抽样方法的选择、抽样误差的估计、抽样方案的实施以及抽样结果的可信度评估。

通过对这些方面的详细叙述,可以使读者更好地了解抽样方案的检查内容与方法,以提高数据采集和分析的准确性和可靠性。

一、样本选择的目标和依据在进行抽样方案的检查时,首先需要明确样本选择的目标和依据。

这就是要明确所研究或调查的总体是什么,以及所关心的变量是哪些。

通过明确这些目标和依据,可以确保样本选择的合理性和代表性。

二、样本容量的确定样本容量是指进行抽样调查所需的样本数量。

在抽样方案的检查中,需要根据总体大小、样本误差要求和置信水平来确定样本容量。

通过合理确定样本容量,可以保证样本调查的统计效力和准确性。

三、抽样方法的选择在抽样方案的检查中,需要选择适合的抽样方法。

常见的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

选择抽样方法时需考虑总体特点、调查目标和样本容量等因素。

通过选择合适的抽样方法,可以提高调查效率和准确性。

四、抽样误差的估计抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。

在抽样方案的检查中,需要对抽样误差进行估计。

常用的估计方法有标准误差估计、置信区间估计和假设检验等。

通过估计抽样误差,可以评估样本调查结果的可靠性和稳定性。

五、抽样方案的实施抽样方案的实施是指按照选定的抽样方法和样本容量,对实际样本进行选择和调查的过程。

在抽样方案的检查中,需要关注实施过程中的随机性和公正性,确保样本的随机性和代表性。

六、抽样结果的可信度评估抽样结果的可信度评估是对抽样调查结果进行评估和解释的过程。

在抽样方案的检查中,需要对抽样结果进行统计分析和解读,通过计算置信水平、可信区间和显著性检验等指标,来评估抽样结果的可靠性和有效性。

范文:抽样方案的检查包括哪些?在进行抽样调查时,抽样方案的检查是确保数据采集和分析结果可靠性和有效性的关键步骤。

样本容量的确定

样本容量的确定

样本容量的确定样本容量的确定分类:Statistics在参数区间估计的讨论中,估计值和总体的参数之间存在着⼀定的差异,这种差异是由样本的随机性产⽣的。

在样本容量不变的情况下,若要增加估计的可靠度,置信区间就会扩⼤,估计的精度就降低了。

若要在不降低可靠性的前提下,增加估计的精确度,就只有扩⼤样本容量。

当然,增⼤样本容量要受到⼈⼒、物⼒和时间等条件的限制,所以需要在满⾜⼀定精确度的条件下,尽可能恰当地确定样本容量。

⼀、影响样本容量的因素(⼀)总体的变异程度(总体⽅差)在其它条件相同的情况下,有较⼤⽅差的总体,样本的容量应该⼤⼀些,反之则应该⼩⼀些。

例如:在正态总体均值的估计中,抽样平均误差为它反映了样本均值相对于总体均值的离散程度。

所以,当总体⽅差较⼤时,样本的容量也相应要⼤,这样才会使较⼩,以保证估计的精确度。

(⼆)允许误差的⼤⼩允许误差指允许的抽样误差,记为,例如,样本均值与总体均值之间的允许误差可以表⽰为,允许误差以绝对值的形式表现了抽样误差的可能范围,所以⼜称为误差。

允许误差说明了估计的精度,所以,在其他条件不变的情况下,如果要求估计的精度⾼,允许误差就⼩,那么样本容量就要⼤⼀些;如要求的精确度不⾼,允许误差可以⼤些,则样本容量可以⼩⼀些。

(三)概率保证度1-α的⼤⼩概率保证度说明了估计的可靠程度。

所以,在其他条件不变的情况下,如果要求较⾼的可靠度,就要增⼤样本容量;反之,可以相应减少样本容量。

(四)抽样⽅法不同在相同的条件下,重复抽样的抽样平均误差⽐不重复抽样的抽样平均误差⼤,所需要的样本容量也就不同。

重复抽样需要更⼤的样本容量,⽽不重复抽样的样本容量则可⼩⼀些。

此外,必要的抽样数⽬还要受抽样组织⽅式的影响,这也是因为不同的抽样组织⽅式有不同的抽样平均误差。

⼆、样本容量的确定(⼀) 估计总体均值的样本容量在总体均值的区间估计⾥,置信区间是由下式确定的:例如,对于正态总体以及⾮正态总体⼤样本时,都是以它为置信区间。

《GB2828抽样检验》课件

《GB2828抽样检验》课件
制造业
在制造业中,抽样检验可用于检验原材料、半成品和最终产品的质量。
食品行业
食品行业对产品的质量和安全性要求严格,抽样检验有助于确保食品符合相关标准和法规。
医药领域
医药领域对药品的质量和有效性有严格的要求,抽样检验可以确保药品符合规定的质量标准。
抽样检验的优缺点和注意事项
抽样检验作为一种常用的质量检验方法,有其独特的优点和缺点。在使用抽样检验时,我们需要注意一 些问题,以确保测试结果的准确性和可靠性。
抽样检验的目的
抽样检验的目的是通过对样本 进行测试,从而推断整个批量 产品的质量状况。
抽样检验步骤
抽样检验包括确定抽样方法、 确定样本容量、进行抽样、进 行测试以及对结果进行统计分 析。
不同类型的抽样检验方法
常见的抽样检验方法包括随机 抽样、分层抽样、聚类抽样等。
计算抽样数量
抽样数量的确定是抽样检验中的重要步骤。它涉及到样本容量、抽样水平和抽样精度等因素。合 理的抽样数量可以确保测试结果的准确性。
《GB2828抽样检验》PPT 课件
欢迎大家参加今天的课程!在本次课件中,我们将介绍《GB2828抽样检验》 的基本原理、应用范围和具体操作步骤。希望通过本次课程,大家能够对抽 样检验有更深入的了解。
GB2828抽样检验的介绍
《GB2828抽样检验》是一种常用的统计方法,用于判断批量产品的质量状况。该方法通过从批量产品 中抽取部分样本进行检验,从而推断整个批量产品的质量水平。
1 样本容量
样本容量指的是从总体中抽取的样本数量,通常包括抽样数量和抽样频率。
2 抽样水平
抽样水平是指在抽样过程中接受或拒绝批量产品的标准。抽样水平常用的有AQL和LTPD。
3 抽样精度

怎样确定统计量的样本容量

怎样确定统计量的样本容量

样本量的确定方法一、样本单位数量的确定原则一般情况下,确定样本量需要考虑调查的目的、性质和精度要求。

以及实际操作的可行性、经费承受能力等。

根据调查经验,市场潜力和推断等涉及量比较严格的调查需要的样本量比较大,而一般广告效果等人们差异不是很大或对样本量要求不是很严格的调查,样本量相对可以少一些。

实际上确定样本量大小是比较复杂的问题,即要有定性的考虑,也要有定量的考虑;从定性的方面考虑,决策的重要性、调研的性质、数据分析的性质、资源、抽样方法等都决定样本量的大小。

但是这只能原则上确定样本量大小。

具体确定样本量还需要从定量的角度考虑。

从定量的方面考虑,有具体的统计学公式,不同的抽样方法有不同的公式。

归纳起来,样本量的大小主要取决于:(1)研究对象的变化程度,即变异程度;(2)要求和允许的误差大小,即精度要求;(3)要求推断的置信度,一般情况下,置信度取为95%;(4)总体的大小;(5)抽样的方法。

也就是说,研究的问题越复杂,差异越大时,样本量要求越大;要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量也越大;同时,总体越大,样本量也相对要大,但是,增大呈现出一定对数特征,而不是线形关系;而抽样方法问题,决定设计效应的值,如果我们设定简单随机抽样设计效应的值是1;分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样,其设计效应的值小于1,合适恰当的分层,将使层内样本差异变小,层内差异越小,设计效应小于1的幅度越大;多阶抽样由于效率低于简单随机抽样,设计效应的值大于1,所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。

对于不同城市,如果总体不知道或很大,需要进行推断时,大城市多抽,小城市少抽,这种说法原则上是不对的。

实际上,在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值。

二、样本量的确定方法如何确定样本量,基本方法很多,但是公式检验表明,当误差和置信区间一定时,不同的样本量计算公式计算出来的样本量是十分相近的,所以,我们完全可以使用简单随机抽样计算样本量的公式去近似估计其他抽样方法的样本量,这样可以更加快捷方便,然后将样本量根据一定方法分配到各个子域中去。

抽样检验有个优缺点及应用

抽样检验有个优缺点及应用

抽样检验有个优缺点及应用抽样检验是一种常用的统计方法,用于检验样本数据与总体数据之间的差异。

它的优点包括:能够减少数据收集和分析的工作量,提高效率;可以降低实验成本,避免浪费资源;可以通过对样本数据的研究来推断总体数据的特征,提高研究的可行性。

然而,抽样检验也有一些缺点,主要包括:样本选择偏差,即样本可能无法完全代表总体,从而影响检验结果的准确性;样本容量过小,可能会导致统计分析的不可信性;可能会存在误差和偏见,影响结论的科学性。

抽样检验的应用非常广泛。

以下是一些常见的应用场景:1. 医学研究:在临床试验和流行病学研究中,抽样检验可以用于判断新药的疗效、疾病的危险因素等。

2. 市场调研:抽样检验可以用于确定产品或服务的市场需求、顾客的购买行为等,为企业制定营销策略提供参考。

3. 舆情分析:抽样检验可以用于分析社交媒体上用户的观点和情感倾向,从而了解公众对某一事件或产品的态度和反应。

4. 工程质量控制:抽样检验可以用于检验产品的质量,确认产品是否符合规定的标准和要求。

5. 金融风险分析:抽样检验可以用于评估金融市场的波动性、公司的财务风险等,帮助投资者做出合理的决策。

在以上应用中,抽样检验的流程大致相同。

下面以医学研究为例,详细介绍抽样检验的步骤:1. 确定研究目标和假设:确定研究的目标是什么,例如评估一种新药物是否能够降低患者的血压。

然后建立一个对总体进行假设,并明确待检验的假设是什么,例如假设新药物能够降低患者的血压。

2. 设计抽样方案:确定抽样的方法和样本容量。

例如,可以使用随机抽样的方法,在患者中随机选择一部分作为样本,使得样本具有代表性。

同时,确定所需的样本容量,以保证检验结果的可靠性。

3. 数据收集和处理:收集样本数据,例如患者的血压值。

然后对数据进行处理,如计算平均值、方差等统计指标。

4. 假设检验:根据抽样数据进行假设检验。

根据假设检验所需的统计方法和检验的类型,选择适当的检验方法,如t检验、方差分析等。

随机抽样中样本容量的确定

随机抽样中样本容量的确定

X ~ N ( , 2 ) ,对于给定的显著性水平 ,当假定原假设H0:μ=μ0成立时,因 T X 0 ~ t (n 1) ,选择临界值 t (n 1) ,使得 P T t ( n 1) , S n X 0 P t (n 1) 1 n
从上面的式子(2)、(4)我们可以看到,对总体平均数进行参数估计或假 设检验时必要样本容量具有以下三个特点: (1)总体方差 2 或样本方差 S 2 越大,必要样本的容量n就越大; (2)最大允许误差△越小,必要样本的容量n就越大; (3)置信水平 1 越高,必要样本的容量n就越大。
参考文献:
Z n 2
2
(2)
2. 在 2 未知条件下的必要样本容量 在 2 未知条件下,我们可以得到总体平均数μ在 1 置信水平下的置信区 间为 ( x
S n t (n 1), x S n t (n 1) ,而在对总体平均数进行假设检验时,由于

(3)
(3)式同样回答了两个问题:当原假设H0:μ=μ0成立时,给出了H0的否定 域;二是在μ未知时,给出了总体平均数μ在置信水平 1 时的区间估计
(x S n t (n 1), x S n t (n 1)
同样可以看到,在 2 未知条件下,不论是对总体平均数进行参数估计还是 假设检验,均得到了一个相同的置信区间 ( x
[1]李贤平,沈崇圣,陈子毅.概率论与数理统计[M].复旦大学出版社,2005. [2]邵志芳.心理与教育统计学[M].上海科学普及出版社,2004. [3]耿修林.均值估计时样本容量的确定[J].统计与决策,2007,(10). [4]刘爱芹.随机抽样中样本容量确定的影响因素分析[J].山东财政学院学 报,2006,(05). [5]陈克明,宁震霖.市场调查中样本容量的确定[J].中国统计,2005,(03).

样本容量的确定

样本容量的确定

样本容量的确定分类:Statistics在参数区间估计的讨论中,估计值和总体的参数之间存在着一定的差异,这种差异是由样本的随机性产生的。

在样本容量不变的情况下,若要增加估计的可靠度,置信区间就会扩大,估计的精度就降低了。

若要在不降低可靠性的前提下,增加估计的精确度,就只有扩大样本容量。

当然,增大样本容量要受到人力、物力和时间等条件的限制,所以需要在满足一定精确度的条件下,尽可能恰当地确定样本容量。

一、影响样本容量的因素(一)总体的变异程度(总体方差)在其它条件相同的情况下,有较大方差的总体,样本的容量应该大一些,反之则应该小一些。

例如:在正态总体均值的估计中,抽样平均误差为它反映了样本均值相对于总体均值的离散程度。

所以,当总体方差较大时,样本的容量也相应要大,这样才会使较小,以保证估计的精确度。

(二)允许误差的大小允许误差指允许的抽样误差,记为,例如,样本均值与总体均值之间的允许误差可以表示为,允许误差以绝对值的形式表现了抽样误差的可能范围,所以又称为误差。

允许误差说明了估计的精度,所以,在其他条件不变的情况下,如果要求估计的精度高,允许误差就小,那么样本容量就要大一些;如要求的精确度不高,允许误差可以大些,则样本容量可以小一些。

(三)概率保证度1-α的大小概率保证度说明了估计的可靠程度。

所以,在其他条件不变的情况下,如果要求较高的可靠度,就要增大样本容量;反之,可以相应减少样本容量。

(四)抽样方法不同在相同的条件下,重复抽样的抽样平均误差比不重复抽样的抽样平均误差大,所需要的样本容量也就不同。

重复抽样需要更大的样本容量,而不重复抽样的样本容量则可小一些。

此外,必要的抽样数目还要受抽样组织方式的影响,这也是因为不同的抽样组织方式有不同的抽样平均误差。

二、样本容量的确定(一) 估计总体均值的样本容量在总体均值的区间估计里,置信区间是由下式确定的:例如,对于正态总体以及非正态总体大样本时,都是以它为置信区间。

(抽样检验)抽样检验方案最全版

(抽样检验)抽样检验方案最全版

(抽样检验)抽样检验方案抽样检验方案第四节抽样检验方案(大纲要求熟悉)壹、抽样检验的几个基本概念(基础知识)1.抽样检验方案是根据检验项目特性所确定的抽样数量、接受标准和方法。

如在简单的计数值抽样检验方案中,主要是确定样本容量n和合格判定数,即允许不合格品件数c,记为方案(n,c)。

2.检验.检验是对检验项目中的性能进行量测、检查、试验等,且将结果和标准规定要求进行比较,以确定每项性能是否合格所进行的活动。

3.检验批4.批不合格品率是指检验批中不合格品数占整个批量的比重。

5.过程平均批不合格品率是指对k批产品首次检验得到的k个批不合格品率的平均数。

6.接受概率(又称批合格概率)接受概率是根据规定的抽样检验方案将检验批判为合格而接受的概率。

壹个既定方案的接受概率是产品质量水平,即批不合格品率P的函数,用L(p)表示,检验批的不合格品率p越小,接受概率L(p)就越大。

二、抽样检验方案类型(壹)抽样检验方案的分类(二)常用的抽样检验方案(大纲要求熟悉)1.标准型抽样检验方案(1)计数值标准型壹次抽样检验方案计数值标准型壹次抽样检验方案是规定在壹定样本容量n时的最高允许的批合格判定数c,记作(n,c),且在壹次抽检后给出判断检验批是否合格的结论。

c也可用Ac表示。

c值壹般为可接受的不合格品数,也能够是不合格品率,或者是可接受的每百单位缺陷数。

若实际抽检时,检出不合格品数为d,则当:d≤c时,判定为合格批,接受该检验批;d>c定为不合格批,拒绝该检验批。

(2)计数值标准型二次抽样检验方案(之上俩种标准型抽样检验程序见图7-16、7-17)(3)多次抽样检验方案(★适当位置加图7-16和7-17)2.分选型抽样检验方案3.调整型抽样检验方案[例题]当采用计数值标准型壹次抽样检验方案实际抽检时,检验出的不合格品数d,当(),判定为不合格批,拒绝该检验批。

A.d<cB.d>cC.d=cD.d=r答案:B抽样检验方案参数的确定三、抽样检验方案参数的确定(大纲要求了解)实际抽样检验方案中也都存在俩类判断错误。

浅析审计抽样样本规模的确定

浅析审计抽样样本规模的确定

浅析审计抽样样本规模的确定作者:刘亚楠来源:《财会通讯》2011年第04期在审计抽样中,恰当地确定样本规模是一个至关重要的问题。

样本规模过小,不能反映出总体特征,会增大审计风险;样本规模过大,会加大审计成本,降低审计效率,失去抽样的意义。

我国目前对这一问题的研究还比较少,本文通过研究目前准则规定的样本规模的确定公式,分析影响样本规模的确定因素,并针对目前存在的问题提出针对性意见,以期对有关的实务和理论研究有所贡献。

为便于分析,仅以统计抽样为例。

一、我国目前采用的样本规模确定公式(一)控制测试中样本规模的确定内部控制制度符合性测试,即属性抽样,是依据统计学中假设检验的原理设计的。

审计属性抽样,是指只有两种可能结果(信赖和不信赖)的随机试验,其概率分布为二项分布。

由于二项分布计算公式比较复杂,而泊松分布近似于总体很大的二项分布。

统计学家编制了“累积泊松分布数值表”,这样按照统计学确定样本容量的思想,利用泊松分布确定过度信赖风险系数来体现统计抽样规模计算式中标准差及系数;用可容忍偏差率上限,体现统计学中由极限误差(Δρ)形成区间的上限。

建立审计属性抽样样本容量计算公式:样本容量=信赖过度风险系数÷可容忍偏差率使用上列计算公式来计算样本容量,在事先并不知道样本容量为多少的情况下,样本可能发生的偏差数很难预计。

就是有了样本预计偏差发生数,还要通过查表确定过度依赖风险系数,再用公式计算样本容量,比较麻烦。

为了提高审计效果和效率,人们根据泊松分布和不重复抽样原理,编制了供实务应用的统计抽样样本规模确定表。

我国准则指南中详细介绍了样本规模的确定,注册会计师根据可接受的信赖过度风险选择相应的抽样规模表,然后读取预计总体偏差率找到适当的比率。

接下来注册会计师确定与可容忍偏差率对应的列。

可容忍偏差率所在列与预计总体偏差率所在行的交点就是所需的样本规模。

由此可见,在控制测试中,注册会计师主要关注抽样风险中的信赖过度风险。

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抽样检验中样本容量的确定林鹤凯、宋明展、杨琨、孔京生摘要: 在实验工作中,常遇到如何把握采集样本的容量的问题,本文结合实际,从三个方面论述如何求出一个既满足精度,又相对较小的样本容量。

求解的主体思想,为区间估计,即给定区间范围从而求得最佳n 值。

另外,在假设检验中,本文从生产和检验双方考虑,得到两种不同的容量取值方法,在生产中具有一定意义。

根据所做估计,本文用matlab 编程进行了仿真实验。

经失败实验的统计,当n>30的阶段实验,失败实验的次数小于5次,可以说实验的成功率为95%,置信水平在0.05下的实验,从而仿真结果还是真实可信。

关键词:参数检验、假设检验、最佳检验、样本容量、matlab 实验验证 1、问题简述:在实验工作中常遇到问题是如何把握采集样本的容量,如果容量n 太小,估计问题不那么精确,检验问题就不太可靠;容量太大,又会造成人力物力的浪费。

在此我们的就是要结合实际求出一个即满足精度又相对较小的样本容量。

2、问题求解[1]:● 参数估计1、 点估计以正态总体为例,有 ,已知 为其样本。

a 的无偏估计为 ,且 ,若要求 ,其中,δ 是已知常数,则 ,从而使估计可以更精确 。

2、区间估计以正态总体 为例有: 当 已知有 ()/~(0,1)a N ξσ-当 未知有a 的置信水平为1-α的区间估计分别为:● 假设检验(以参数检验为主)1、 参数检验基本思想:2~(,)N a ξσ12n ,,,ξξξ⋅⋅⋅⋅⋅⋅ξ2()/D n ξσ=()D ξδ<2/n σδ>2(,)N a σσσ11()/~n a S t ξ--____/2/2((a u uααξξ+≥≥-____/2/2(1)((1)(t n a t n ααξξ+-≥≥--假设总体(,)N a ξσ,其中σ已知,a 未知,显著水平为α(1)提出假设,如:原假设:a aH = 备选假设1:a a H ≠(2)构造统计量,该统计量满足一个已知的分布,如:__0()/(u a ξσ=-(3)构造拒绝域,如:(0,1)u N 从而/2u u α>2、样本容量n 确定的本质: (1)区间估计(2)根据接收域去求n 的范围,显然n 在满足的范围内越小越好3、原理及方法: (1)双侧检验: 1)假设总体(,)N a ξσ,其中σ未知,a 未知,显著水平为α原假设:a a H = 备选假设10:a a H ≠可以得置信水平为1α-的区间估计 ____/2/2(),()n n u u ααξσξσ⎛⎫-+ ⎪⎝⎭定义/2()n u ασ∆=为估计精度。

若事先给定∆值,则()2/2/n u ασ=∆在有些问题中,构造的统计量所服从的分布函数与n 有关,则我们需要采用试差法来 如课本135页的形式,2)假设总体(,)N a ξσ,其中σ、a 未知,显著水平为α原假设:a a H = 备选假设10:a a H ≠构造统计量__01()/(1)S n t a t ξ=--,拒绝域(1)n tt α>-进而求出其置信水平为1α-的区间估计为____(1)1,(1)1n S n n Sn t t ααξξ⎛⎫---+-- ⎪⎝⎭在给定∆后,我们可以得到2221()(1)n n st α=+-∆,其中0.05α=从t 分布临界表中看到,对于显著水平0.05α≤ 的情形,当30n >时,其临界值(1)2n t α-≈,这个临界值对于30n >各个n 值的影响不太大,因此我们可以先采用近似公式221()4n s =+∆,若求得的n 大大超过30,则与(1)2n t α-≈不矛盾了。

否则采用试差法来确定n ,其步骤为: a) 先用221()4n s =+∆计算出nb) 再用上一步算出来的n 作为(1)n t α-中的n ,将(1)n t α-代入2221()(1)n n st α=+-∆求出新的nc) 循环b)直至2221()(1)n n s t α=+-∆两边n 值相同或差异很小为止(2)单侧检验: 假设总体(,)N a ξσ,其中σ已知,a 已知,显著水平为α原假设:a aH = 备选假设1:a aH >可以将备选假设转化为1:a aH δ+=,其中δ为有实际意义的最小差值,也就是说如果a aδ+>,则我们可以直接认为在考虑随机因素的情况下0a a >由拒绝域__0()/(u a u αξσ=->可以推出(u αδ>从而可得()2n u ασ>,满足该式且最小的整数n 极为最合理的样本容量注:(1)以上所讲的双侧检验的∆以及单侧检验的δ均是由检验方制定的精度(有利于检验方),以此来确定合理的n ,这与实际情况是相符的。

然而我们也应该看到,如果从利于生产方的角度来说,生产方显然希望n 较小,这可以从直观上理解。

当然这里的n 有一个可以接受的上限,以u 检验为例,从接受域 得到,即在这个范围内检验是 生产商乐于接受的(2)对于两个总体假设检验样本容量的确定参见课本138页,其思想与单参数假设检验样本容量的确定一致(3)对于非参数检验(以皮尔苏检验为例)可以求出()1212m nα⎡⎢≥--⎢⎣X满足该式且最小的整数n 极为最合理的样本容量4、例题某种电子仪器额定电流的总体方差2200σ≈,经校验确定的置信水平0.95的置信区间的/2u uα≤22/0u n a ασξ⎡⎤≤⎢⎥-⎣⎦长度为20mA ,问要检验多少台仪器,才能满足这样的要去? 解:取2200,10S =∆=,由221()4n s =+∆可得 9n =由于30n <,所以要使用试差法 查得临界值0.05(8) 2.31t =,代入2221()(1)n n st α=+-∆得 11.67n =又0.05(11) 2.20t =,代入2221()(1)n n st α=+-∆得 10.94n =因为10,94与11比较接近,所以不用在“试差”了,即样本容量为11最佳检验(两种错误发生的概率均已知)1、最佳检验的回顾(只考虑两点检验)两类错误:原假设H ;1H 观察值12(,,,)n T x x xH 的否定域为0A ,a为置信水平第一类错误(弃真):00{}P T A H a∈=第二类错误(取伪):01{}P T A H β∉=2、 样本容量n 确定的本质:(1) 控制两类错误在较小的范围内(2) 建立错误概率与分布函数的等式关系,求解n3、原理及方法(不同问题统一的作法)假设假设检验的参数为θ,(;)T ξθ为满足Z 分布的随机变量函数,ξ为样本的某个统计量,(,)F x θ为(;)T ξθ分布函数,Z α为Z 分布的分为点。

0011:,:H a H a θθ==的两点假设。

第一类错误概率:00{(;)}P T H ξθα∈Ω=,及00(,)(,)1F Z a F a αα--∞=- (1) 第二类错误概率:01{(;)}1P T H ξθβ∈Ω=-,及11(,)(,)F Z a F a ββ--∞= (2) 解得n.举例:ξ服从(,)N a σ分布,a 未知,σ已知,不妨设10a a >, (否则按照书P130的例题8.4.4)。

则对于假设0011:,:H a a H a a ==。

最佳否定域应该为A ξ≥,ξ服从 (,N a σ分布。

这里可知00(;))/T a a ξξσ-,满足标准正态分布。

令0()/U a ξσ=-,由第一类错误(1)与第二类错误(2)知{}P U u αα≥=,{}P U u ββ≤=。

U u α≥,故0)/u A a ασ=-,1)/u A a βσ=-查表得两个分为点,从而解方程组得22210()/()n u u a a αβσ=--。

3、 例题某种电子仪器额定电流的总体方差 ,经校验确定的置信水平0.95的置信区间的长度为20mA ,问要检验多少台仪器,才能满足这样的要去?解:取 ,由可得 ,由于,所以要使用试差法 查得临界值 ,代入得 又 ,代入 得 由自由度10,得 带入 ,得 因为10.94 与 10.68比较接近,所以不用在“试差”了,即样本容量为 11。

3、仿真实验[2]:给定分布函数,生成足够多数据的随机数,通过观察分析这些随机数的统计量来仿真抽样,从而观察样本容量对抽样结果影响。

为了方便操作,该实验使用标准正态分布函数。

3.1问题假设(1).假设随机变量方差未知,运用t-检验。

(2).根据实际操作,样本容量不会太大,假设在60以内。

(3).0.05() 2.0,30t n n ≈≥,查表可知,假设n<10的部分,分为点2.4;10<n<30的部分,分为点为2.2; 3.2实验内容:2200,10S =∆=221()4n s =+∆30n <0.05(8) 2.31t =2221()(1)n n s t α=+-∆n 2200σ≈9n =11.67n =0.05(11) 2.20t=2221()(1)n n s t α=+-∆10.68n =0.05(10) 2.23t=2221()(1)n n s t α=+-∆10.94n =10.68n =(1).样本容量从5到60,分别生成随机数向量;(2).计算统计量,画出统计量的变化趋势;(3).设置t检验的置信水平为α的置信区间,每种样本容量进行100次实验,统计检验量落入接受域的实验的次数。

3.3实验结果(结果具有相似性,所以给出某次实验的结果)3.3.1实验的期望与方差,方差估计式为221nSnσ=-,是方差的无偏估计。

3.3.2失败统计(每种)3.4结果分析从期望方差图可以看出,统计量在预估值之间震荡,可解释为受随机因素的影响。

同样给出此时的频数分布图可以看出,在样本容量不大的情况下,样本分布不接近正态分布,因此产生结果的随机性很明显,统计量没有收敛趋势。

比如n取很大的时候才接近正态分布。

经失败实验的统计,当n>30的阶段实验,失败实验的次数小于5次,可以说实验的成功率为95%,置信水平在0.05下的实验,从而仿真结果还是真实可信。

4、总结和体会1、我们在做参数估计等实验之前能够预估需要多大的样本容量才能达到实验目的,这对今后不管走上研究道路还是管理道路都很有帮助。

2、其实样本容量的确定,是一个十分重要的工作。

正如在前文假设检验中所示,如果从生产方的角度考虑问题,自然希望n越小越好,样本容量有一个可接受的上限;而从检验方的角度考虑,n则是越大越好,在满足精度范围就要有一个起码的下限。

说的功利一些,这里的n所取值是和一方的利益相关的,选取自然需要谨慎。

3、我们在做实验时,是根据具体问题出发的,从而抽象出一个概念或模型,在做出这个模型后,还必须同具体问题进行对照,否则将无法对这个模型的准确性进行判断。

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