统计学中的抽样方法与推断
统计学第六章抽样推断
尖山一委…
尖山二委
居民一组
居民二
组
…
第六章 抽样推断
某外国公司在##进行 微波炉市场调查：
STAT
在商场的大门口
在微波炉柜台前
在市区街道旁边
在某个住宅小区
时间表抽样框
第六章 抽样推断
连续出产的产品总体 可以编制抽样框：均STAT 匀的出产时间、可以 预见到的产品总量.
连续到加油站加油的 汽车总体无法编制抽 样框：时间不定、总 量也无法确定.
抽样估计的特点
第六章 抽样推断
按随机原则抽取样本单位
目的是推断总体的数量特征
抽样推断的结果具有一定的可靠程度, 抽样误差可以事先计算并控制
抽样估计的应用
第六章 抽样推断
不可能进行全面调查时 不必要进行全面调查时 来不及进行全面调查时 对全面调查资料进行补充修正时
抽样调查研究
Sampling Study
P N nN N NN n
共n个
⒉ 不重复抽样的可能样本数目：
C N n N N 1 N n 1
第六章 抽样推断
第六章 抽样推断
STAT
★§1.1 抽样方案的设计 ★§1.2 简单随机抽样的抽样误差的测定
§1.3 简单随机抽样的抽样估计
第六章 抽样推断
§1.2 简单随机抽样的抽样误差的测定 STAT
n1 1{i n1E(xiX)2nn(E xX)2} 由E(于 xX)2D (x)D (i1 nxi)n 1 2i n1D (xi)n2
E(sn21)n11{n2nn2}
2
⒋ 样本成数：
pn1,qn0 1p nn
⒌ 样本单位是非标志的标准差：
第六章 抽样推断
统计学 任务一八 抽样推断
31
抽样平均误差
㈢影响抽样误差的主要因素
1.样本容量n。样本容量大小与抽样误差成反比。当 n=N，无抽样误差。此表明，若条件许可应尽量扩容。
2.总体各单位标志变异程度。如总体标准差σ或总体方 差 。标志变异程度大小与抽样误差成正比。当σ=0， 无抽样误差2 。
3.抽样组织形式。类型抽样和等距抽样的抽样误差较小， 整群抽样误差较大。实践中，可利用抽样误差的大小 来检验组织方式的有效性。
差的影响（对抽中群作全面调查，无抽样误差）。 因此群的划分，要尽量缩小群间的差异，加大群 内的差异。 由于样本单位过分集中在少数样本群，同样条件 下抽样误差较大。欲不扩大误差，则需要增加一 些样本群。
21
抽样组织形式
㈣等距抽样——机械抽样
等距抽样是先将总体单位按某一标志顺序排队，再按固 定顺序和相等距离(间隔k)抽取样本单位。
13
◎抽样方法
2.不重复抽样（不回置抽样）从总体中每次抽 取一个单位进行观察，登记后不再放回总体中， 依此直至抽取n 个单位。
不重复抽样的特点：
⑴ n次抽取实质上等于一次同时抽取n个单位； ⑵ n次抽取相互不独立(对下次抽取有影响)； ⑶每个总体单位在各次被抽中的概率不同，即1~n次分
别是1/N，1/N-1，1/N-2,…,1/N-n+1，但在每次抽 取时机会仍然均等； ⑷每个总体单位不会被重复抽中。
○
(n-1)k nk
22
分任务二 抽样误差
抽样误差的概念 抽样平均误差 抽样极限误差与概率度
一.抽样误差的概念
抽样误差是一种调查误差。如前所述：
调 登记性误差 普遍存在可以防止
查
误
系统性误差
差 代表性误差
统计样本数据的抽样与分析方法
统计样本数据的抽样与分析方法统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中，样本数据的抽样和分析方法是非常重要的，因为它们可以帮助我们从整体数据中获取有效的信息，并进行合理的推断和预测。
本文将介绍一些常用的抽样和分析方法，以帮助读者更好地理解和应用统计学。
一、抽样方法抽样是从总体中选取一部分个体作为样本，以代表总体的特征。
在实际应用中，我们无法对整个总体进行调查，因此需要通过抽样来获取有关总体的信息。
常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
1. 随机抽样：随机抽样是一种简单而常用的抽样方法，它通过随机选择样本个体来保证每个个体被选中的机会相等。
例如，在调查市场需求时，我们可以通过随机选择一定数量的消费者来代表整个市场。
2. 系统抽样：系统抽样是一种按照一定规律选择样本的方法，例如每隔一定间隔选择一个个体。
这种方法适用于总体中个体有一定规律排列的情况，例如排队等候的人群。
3. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干层次，然后从每一层中进行抽样。
这种方法可以保证每个层次的特征都得到充分代表，从而提高估计的准确性。
例如，在调查学生体质时，可以根据年级和性别进行分层抽样。
4. 整群抽样：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调查。
这种方法适用于总体中群体间差异较大的情况，例如调查不同地区的消费习惯。
二、数据分析方法数据分析是对收集到的数据进行整理、描述、分析和解释的过程。
它可以帮助我们揭示数据的内在规律和趋势，从而做出合理的决策和预测。
下面介绍几种常用的数据分析方法。
1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行整理和描述的过程，它可以通过计算平均值、中位数、众数、标准差等指标来揭示数据的集中趋势和离散程度。
例如，在调查一组学生的成绩时，可以计算平均分和标准差来了解学生整体的学习水平和差异程度。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是通过绘制图表和计算统计指标来探索数据的特征和关系。
统计学中的抽样与推断
统计学中的抽样与推断在统计学中，抽样与推断是两个非常重要的概念和方法。
抽样是从总体中选择出一部分个体来进行观察和研究的过程，而推断则是根据样本的统计特征来对总体的特征进行推断和估计。
本文将从抽样方法、推断的基本原理和应用等方面进行阐述。
一、抽样方法抽样是进行统计研究的基础，良好的抽样方法能够保证样本的代表性和可靠性。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机选择出若干个体作为样本，每个个体被选中的概率相等且相互独立。
通过随机数表、随机数发生器等工具可以实现简单随机抽样。
2. 系统抽样系统抽样是按照一定的规则和间隔，从总体中选择个体作为样本。
例如，从一排座位上每隔固定的间隔选取个体作为样本。
3. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次选择样本。
通过这种方法可以确保不同层次的个体在样本中的比例与总体中的比例保持一致。
4. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后从其中选择若干个群体作为样本。
这种抽样方法常用于人口调查或者地理区域的研究。
二、推断的基本原理推断是根据样本数据对总体的特征进行推断和估计的过程。
推断的基本原理包括参数估计和假设检验两方面。
1. 参数估计参数估计是通过样本数据对总体的参数进行估计。
常见的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的估计值，例如平均数的点估计是样本均值。
区间估计是通过样本数据得到总体参数的置信区间，可以对总体参数的范围进行估计。
2. 假设检验假设检验是通过样本数据对总体参数的假设进行检验。
常用的假设检验方法有单样本假设检验、两样本假设检验和方差分析等。
假设检验的基本步骤包括建立原假设和备选假设、选择适当的检验统计量、确定显著性水平和计算P值等。
三、抽样与推断的应用抽样与推断在实际问题中有着广泛的应用，特别是在市场调研、医学研究和社会科学等领域。
1. 市场调研市场调研是通过抽样方法对消费者的需求和偏好进行调查和研究。
统计学中的抽样与推断
统计学中的抽样与推断在统计学中，抽样与推断是非常重要的概念。
它们涉及到我们如何从一小部分样本中推断出整个总体的特征。
在这篇文章中，我们将讨论抽样的不同方法以及如何使用样本数据进行推断。
一、抽样方法在统计学中，我们通常使用以下三种抽样方法：1. 简单随机抽样这是最基本的抽样方法。
简单随机抽样意味着从总体中随机抽出样本，每个样本被抽样的概率相等。
这种方法可以确保样本的代表性。
例如，如果我们要调查一个城市的人口，我们可以从人口登记簿中随机抽取一定数量的人口作为样本。
2. 分层抽样分层抽样是把总体划分为若干个层次，然后从每个层次中随机抽取样本。
这个方法可以减小代表性偏差。
例如，如果我们要调查一个城市的人口，我们可以按照不同的年龄段对总体进行分层，然后从每个年龄段中随机抽取一定数量的人口作为样本。
3. 系统抽样这是从总体中按照一定的规则抽样。
例如，如果我们要调查一个工厂中的员工，我们可以按照员工的工号顺序每隔一定数量抽取一个员工作为样本。
二、样本统计量的计算在进行统计推断之前，我们需要先计算样本统计量。
样本统计量是样本数据的数量指标，可以代表总体的特征。
常见的样本统计量包括：1. 样本均值样本均值是样本数据的平均值。
它可以代表总体的平均值。
例如，我们可以从一个城市的人口中随机抽取一部分人口，计算他们的平均收入，这个平均收入就是样本均值。
2. 样本标准差样本标准差是样本数据的标准差。
它可以代表总体的方差。
例如，我们可以从一个工厂中随机抽取一部分产品，计算它们的重量，这个重量的标准差就是样本标准差。
三、参数估计我们通常使用抽样中的样本统计量来估计总体参数。
例如，我们可以使用样本均值来估计总体均值，使用样本标准差来估计总体标准差。
常见的参数估计方法包括：1. 点估计点估计是用样本统计量来估计总体参数的方法。
例如，我们可以使用样本均值来估计总体均值，使用样本标准差来估计总体标准差。
2. 区间估计区间估计是用一个区间来估计总体参数的方法。
统计学 第五章
第五章 抽样推断抽样推断定义：是一种非全面调查，是按随机原则，从总体中抽取一部分单位进行调查，并以其结果对总体某一数量特征作出估计和推断的一种统计方法。
（一） 总体和样本在抽样推断中面临两个不同的总体，即全及总体和样本总体，全及总体也叫母体，简称总体。
全及总体的单位数用N 表示全及总体⎪⎩⎪⎨⎧⎩⎨⎧属性总体有限总体无限总体变量总体样本总体又叫抽样总体、子样，简称样本，样本总体的单位数称样本容量，用n 表示。
（二） 参数和统计量参数亦称全及指标，由于全及总体是唯一确定的，故根据全及总体计算的参数也是个定值 对于属性总体，可以有如下参数，全及总体成数p ，全及总体标准差)(2p p σσ方差 属性总体标准差：()p p p-=1σ统计量即样本指标设样本总体有n 个变量：n x x x x ,...,,,321 则：样本平均数 nx x ∑=（三） 样本容量与样本个数样本容量是指一个样本所包含的单位数，用n 来表示，一般地，样本单位数达到或超过30个的样本称为大样本，而在30个以下称为小样本。
社会经济统计的抽样推断多属于大样本，而科学实验的抽样观察则多取小样本。
样本个数又称样本可能数目，是指从全及总体中可能抽取的样本的个数。
一个总体可能抽取多少样本，与样本容量大小有关，也与抽样的方法有关。
在样本容量确定之后，样本的可能数目便完全取决于抽样方法。
抽样误差是抽样调查自身所固有的，不可避免的误差，虽然不能消除这种误差，但有办法进行计算，并能对其加以控制。
抽样平均误差越大，表示样本的代表性越低；抽样平均误差越小，表示样本的代表性越高。
在重复简单随机抽样时，样本平均数的抽样分布有数学期望值E(a)=a（a代表全及总体平均数，即X）X⇔。
样本平均数的平均数=总体平均数抽样平均误差=抽样标准误差=样本平均数的标准差（它反映抽样平均数与总体平均数的平均误差程度）例题：某班组4个工人的月工资（N=4）分别是：1400元，1500元，1600元，1700元，现用重复简单随机抽样的方法从全及总体中抽选出容量大小为2的样本（n=2），求抽样平均误差？解：全及总体平均工资)(15501700160015001400元=+++=X全及总体标准差()4500002=-=∑NX Xσ抽样平均误差x μ=nnσσ=2=)(0569.792*450000元=例题：某班组4个工人的月工资（N=4）分别是：1400元，1500元，1600元，1700元，现用不重复简单随机抽样的方法从全部总体中抽选容量大小为2的样本（n=2），求抽样平均误差？解：全及总体平均工资)(155041700160015001400元=+++==∑NXX全及总体标准差()4500002=-=∑NX Xσx μ=⎪⎭⎫ ⎝⎛--∙12N n N n σ=)(55.6414244*250000元=--∙例题：某电子元件厂，生产某型号晶体管，按正常生产试验，产品中属于一级品的占70%，现在从10000件晶体管中，抽取100件进行抽查检验，求一级品率的抽样平均误差？ 解：已知：P=0.7 ， P(1-P)=0.21在重复抽样的情况下，抽样平均误差为：()np p p -=1μ=%58.410021.0=在不重复抽样的情况下，抽样平均误差为：()⎪⎭⎫⎝⎛-∙-=N n n p p p 11μ=%56.410000*********.0=⎪⎭⎫ ⎝⎛-∙参数估计()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧→-==+≤≤是概率度是置信度，极限误差）样本指标总体指标极限误差—（样本指标区间估计：求不高的情况准确程度与可靠程度要点估计：适用于推断的t t F t F P α1例题：已知某车间某产品的合格率在某个置信度下的估计区间是（85%，95%），还已知样本容量为100，求置信度？解：显然p p ∆-=85%，p p ∆+=95%，即p=90%，p ∆=5%p ∆=μ⋅t μpt ∆=⇒=()()67.1100%901%90%51=-∙=-∆np p p ()t F =0.9052即置信度为90.51% ★求置信度，只需要求出t影响抽样数目的因素⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧∆样本单位不重置抽样可以少抽些单位，抽样需要多抽一些样本、在同等条件下，重置单位，则反之值越大，则多抽些样本、概率度则反之单位，的值大可以少抽些样本）、允许误差（极限误差越多，则反之值越大，必要抽样数目、总体标准差4321t x σ例题：某城市组织职工家庭生活抽样调查，职工家庭平均每户每月收入的标准差为11.50元，要求把握程度为95.45%，允许误差为1元，问需抽选多少户？ 解：()t F =0.95452=⇒t ， 元元，150.11=∆=x σxt n 222∆=σ=()户529150.1142=∙。
统计学的抽样与推断
统计学的抽样与推断统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的学科，而抽样与推断则是其中非常重要的两个概念和方法。
抽样是指从总体中选择一部分样本进行数据收集和分析，而推断则是在收集到的样本数据的基础上对整个总体做出合理的推断和估计。
本文将从抽样的方法和推断的步骤两个方面来介绍统计学的抽样与推断。
一、抽样的方法在进行统计学调查或研究时，往往无法对整个总体进行数据收集，这时候就需要通过抽样的方法选取一部分样本来进行研究。
常用的抽样方法包括以下几种：1. 简单随机抽样：简单随机抽样是指通过随机抽取的方法，使得每个样本都有相同的机会被选中。
这样可以保证样本是来自总体的一个典型子集，能够准确反映总体的特征。
2. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后在每个层次中进行简单随机抽样。
这样可以保证每个层次都有足够的代表性样本，从而更准确地推断每个层次的特征。
3. 系统抽样：系统抽样是指按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔一定间隔选取一个样本。
系统抽样的优点是可以保证样本均匀分布在总体中，同时又比随机抽样更具有操作性。
4. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群组，然后随机选择一部分群组作为样本。
这样可以减少调查的工作量，同时又保持了群组内部的相似性。
二、推断的步骤在得到样本数据后，需要进行推断分析，从而对整个总体进行合理的推断和估计。
推断的步骤主要包括以下几个方面：1. 参数估计：参数估计是指通过样本数据对总体参数进行估计。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据计算出一个具体的数值作为总体参数的估计值，例如样本均值作为总体均值的估计值。
区间估计则是通过样本数据计算出一个区间，该区间可以包含真实总体参数的真值，例如置信区间。
2. 假设检验：假设检验是使用样本数据对总体参数的某个假设进行检验。
常用的假设检验方法包括单样本检验、双样本检验和方差分析等。
通过假设检验可以判断样本数据是否支持某个假设，并对总体参数的差异性进行推断。
统计学中的抽样方法
统计学中的抽样方法统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中，抽样是一种常用的方法，用于从总体中选择部分样本，以便对总体的特性进行推断。
抽样方法旨在保证样本的代表性，以便将样本的结果推广到整个总体中。
本文将介绍统计学中常见的抽样方法。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
在简单随机抽样中，每个个体有相等的机会被选入样本。
这可以通过随机数表、随机数生成器或投掷硬币等方式实现。
简单随机抽样的优点是容易实施，同时能够保证样本的代表性。
二、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次，然后从每个层次中随机选择样本。
这种方法可以保证每个层次都能够得到足够的样本，从而更好地反映总体的特征。
例如，一个城市总体可以根据不同的社会经济条件划分为低、中、高三个层次，然后从每个层次中随机选取一定数量的样本。
三、整群抽样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。
在选中的群体内，可以使用简单随机抽样或其他抽样方法选择样本。
整群抽样的优点是可以减少调查成本和时间，适用于大规模的调查研究。
四、多阶段抽样多阶段抽样是将总体分为多个阶段，然后依次进行抽样。
首先选择若干个区域或群体，再在选中的区域或群体内进行抽样。
这种方法常用于难以直接访问的总体，例如流动人口或随机事件的发生地点。
多阶段抽样可以充分考虑样本选择的实际情况，同时保持较好的代表性。
五、系统抽样系统抽样是从总体中按照一定的间隔选择样本。
例如，从一串数据中每隔五个选择一个样本，或者按照时间顺序每隔一段时间选择一个样本。
系统抽样的优点是相对简便，同时能够保持样本的代表性。
六、配额抽样配额抽样是根据总体的某些特征，按照一定的比例选择样本。
例如，根据性别、年龄、教育程度等特征设定配额，然后在每个配额中随机选择样本。
配额抽样常用于面向大众的调查，例如街头访问调查。
总之，统计学中的抽样方法是一种重要的数据收集工具。
根据研究目的和实际情况，可以选择合适的抽样方法来获取样本。
统计学原理教案中的抽样与抽样分布揭示学生如何进行抽样和利用抽样分布进行推断
统计学原理教案中的抽样与抽样分布揭示学生如何进行抽样和利用抽样分布进行推断统计学是一门研究收集、分析和解释数据的学科，而抽样和抽样分布则是统计学中至关重要的概念。
本文将探讨统计学原理教案中的抽样和抽样分布，以揭示学生如何进行抽样和利用抽样分布进行推断。
首先，我们来理解抽样的概念。
在统计学中，抽样是指从总体中选择一部分个体进行观察和研究。
总体是指我们感兴趣的整体，而样本则是从总体中选取的一部分个体。
通过抽样，我们可以通过研究样本来推断总体的特征，这是由于抽样的随机性能够保证样本与总体的代表性。
接下来，让我们了解抽样的方法。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。
每种抽样方法都有其特点和适用范围。
简单随机抽样是一种随机选择样本的方法，每个个体被选择的概率相同。
系统抽样是按照一定的规律选择样本，例如每隔一定数量选择一个个体。
分层抽样是将总体分成若干层次，然后从每个层次中抽取样本。
整群抽样则是将总体分成若干群体，然后随机选择一些群体并全面调查其中的个体。
选择合适的抽样方法可以更好地保证样本的代表性和可靠性。
抽样之后，我们需要了解抽样分布的概念。
在统计学中，抽样分布是指根据大量抽样的结果所得到的分布。
常见的抽样分布包括正态分布、t分布和F分布等。
其中，正态分布是抽样分布的重要特例，它在许多情况下都可以作为近似的抽样分布来使用。
t分布则用于小样本情况下的推断，它相比于正态分布更为宽阔且更适用于样本数据较少的情况。
F分布常用于分析方差比较和回归模型中的显著性分析。
抽样分布的重要性在于它可以帮助我们进行推断。
根据抽样分布的性质，我们可以利用统计推断方法进行参数估计和假设检验。
参数估计是根据样本的统计量来估计总体的参数值，例如通过样本均值估计总体均值。
假设检验是用来判断总体参数是否在某个范围内或是否相等的统计方法。
通过抽样分布的理论知识，我们可以进行参数估计和假设检验，并对总体进行推断。
在统计学原理教案中，抽样和抽样分布是学生学习的重点内容。
统计学第5章抽样推断
任 何 抽 样 误 差 因 素 。 即 用 x直 接 代 表 X ， 用 p 直 接 代 表 P。
例 在 全 部 产 品 中 ， 抽 取 100件 进 行 仔 细 检 查 ， 得 到 平 均 重 量 x1002克 ， 合 格 率 p98% ， 我 们 直 接 推 断 全 部 产 品 的 平 均 重 量 X 1002克 ， 合 格 率 P 98% 。
(1)
2
n
(1 )
12 2 (1
100
) 1.19 (千克 )
x
n
N
100 10000
(2) 若以概率 95.45%(t 2)保证，该农场 10000 亩小麦的平均
亩产量的可能范围为：
X : x 400 2 1.19 x
X （: 397 .62 ，402.38 ） (3) 若以概率 99.73%(t 3)保证，该农场 10000 亩小麦的平均
在重复抽样情况下：
p (1 p )
p
n
在不重复抽样情况下：
p (1 p ) n
(1 )
p
n
N
例
某玻璃器皿厂某日生产15000只印花玻璃 杯，现按重复抽样方式从中抽取150只进行 质量检验，结果有147只合格，其余3只为不 合格品，试求这批印花玻璃杯合格率(成数) 的抽样平均误差。
N15000n150
二、区间估计
根据样本指标和抽样误差去推断全及 指标的可能范围，它能说清楚估计的准 确程度和把握程度。
总体平均数和总体成数的估计
X :(x x, x x)
1的概率保证下：x tx
P:(pp, pp)
1的概率保证下： p tp
统计学课件：抽样推断
3.当总体X~N（, 2）,从中抽取容量为n的样本，则
n
2
(n 1)s2
2
~
（2 n-1）; 2
(xi x)2
i 1
2
~
（2 n-1）
4. 2—分布的性质 （1）分布可加性 若X ~ 2(n1)，Y~ 2(n2 )， X，Y独立，则 X +Y ~ 2(n1+n2 ) （2）期望与方差 若X~ 2(n)，则 E(X)= n，D(X)=2n
3、进行产品质量检验 4、进行假设检验
（一）总体和样本 1、总体 总体也称全及总体，指所有认识的研究对象全体，它是
有所研究范围内具有某种共同性质的全体单位所组成的 集合体。 一般用英文字母大写N来表示总体的单位数。 2、样本 样本又称子样，它是从全及总体中随机抽取出来，作为 代表这一总体的那部分单位组成的集合体。 一般用英文小写字母n来表示样本的单位数。
5. 分位点 设X ~ 2(n)，若对于：0<<1，
存在 2 (n) 0 满足
P{X 2 (n)} ,
则称 2 (n) 为 2 (n) 分布的上分位点。
2
(n
)
（二）t 分布
若X 服从N (0,1)，Y 服从自由度为n的 2分布, 且X 和Y 独立，则 X
Y /n 服从自由度为n的 t分布。
1、全及指标 根据各单位的标志值或标志属性计算的，反映总体
数量特征的综合指标称为全及指标，又称为参数。
设总体变量 X 为: X1, X 2 ,X N 则有:
X X XF N F
2 X X 2 X X 2 F
N
F
设总体 N 个单位,有 N1 个单位具有某种性质, N0 个单位不具有某种性质,
统计学中的抽样方法与推断
统计学中的抽样方法与推断抽样方法与推断是统计学中的重要概念和方法，用于从总体中获取部分样本数据，并通过对样本数据的分析推断总体的特征。
本文将介绍抽样方法的基本原理、常见的抽样技术以及推断的基本思想和方法。
一、抽样方法的基本原理在统计学中，抽样是指从总体中选择部分观察对象，通过对观察对象进行测量、调查或实验，获取样本数据，并从样本数据进行分析以推断总体的特征。
抽样方法的基本原理是从总体中随机选择样本，以保证样本能够代表总体，并且结果能够推广到总体。
二、常见的抽样技术1. 简单随机抽样简单随机抽样是最常用的抽样技术之一，其基本原理是从总体中按照相同的概率随机选择样本，以确保每个个体都有被选中的可能性，且可能性相等。
2. 系统抽样系统抽样是根据某种规则从总体中选择样本，例如从总体中按照一定的间隔选取样本。
这种抽样方法适用于总体有明显的顺序排列的情况，可以提高抽样效率。
3. 分层抽样分层抽样是将总体划分为不同的层次或者分类，然后从每个层次或分类中随机选择样本。
这种抽样方法可以保证不同层次或分类的样本比例与总体一致，适用于总体有明显分层特征的情况。
4. 整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后随机选择若干个群组作为样本。
这种抽样方法适用于群组内的个体具有相似特征的情况，可以减少调查成本。
5. 概率比例抽样概率比例抽样是根据个体在总体中的比例确定样本的个体数，以保证样本能够代表总体，并且结果能够推广到总体。
这种抽样方法适用于总体的个体分布具有差异的情况。
三、推断的基本思想和方法推断是根据样本数据对总体特征进行估计或者判断的过程，其基本思想是通过样本数据推断总体的未知参数或者总体的分布情况。
推断的方法包括参数估计和假设检验。
1. 参数估计参数估计是通过样本数据对总体的未知参数进行估计。
常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个估计值，例如样本均值、样本方差等。
区间估计是通过样本数据得到总体参数的一个估计区间，例如置信区间。
统计学中的统计推断方法
统计学中的统计推断方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而统计推断方法则是统计学中的一项重要技术。
统计推断方法通过从样本数据中得出总体特征的估计值，并评估这些估计值的准确性和可靠性。
在本文中，我们将探讨统计推断方法的几个重要方面。
一、抽样方法在统计推断中，抽样方法是至关重要的。
抽样是从总体中选择一部分个体进行研究的过程。
合理的抽样方法可以确保样本具有代表性，从而使得对总体特征的估计更加准确。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和系统抽样等。
不同的抽样方法适用于不同的研究场景，研究者需要根据具体情况选择合适的抽样方法。
二、参数估计参数估计是统计推断中的关键环节。
在参数估计中，我们根据样本数据来估计总体的某个特征。
常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据计算出一个数值作为总体特征的估计值，例如平均值或比例。
区间估计则是给出一个区间，该区间包含了总体特征的真实值的可能范围。
参数估计的准确性和可靠性取决于样本的大小和抽样方法的选择。
三、假设检验假设检验是统计推断中的另一个重要方面。
在假设检验中，我们根据样本数据对总体特征的某个假设进行推断。
假设检验分为单侧检验和双侧检验。
单侧检验用于检验总体特征是否大于或小于某个特定值，而双侧检验用于检验总体特征是否等于某个特定值。
在进行假设检验时，我们需要设置显著性水平，该水平表示我们能够接受犯错的概率。
常见的假设检验方法包括t检验、F检验和卡方检验等。
四、置信区间置信区间是统计推断中的一个重要概念。
置信区间是对总体特征的估计范围的一种度量。
置信区间通常由一个下限和一个上限组成，该区间包含了总体特征的真实值的可能范围。
置信区间的宽度取决于样本的大小和置信水平的选择。
较高的置信水平意味着更宽的置信区间，因为我们对总体特征的估计更加保守。
五、样本大小和效应大小在统计推断中，样本大小和效应大小是两个重要的概念。
样本大小指的是从总体中选择的个体数量，样本大小的增加可以提高估计值的准确性和可靠性。
抽样分布公式总结从样本到总体的推断基础
抽样分布公式总结从样本到总体的推断基础引言在统计学中，抽样是一种常用的研究方法，通过从总体中选取一部分个体来代表整体，从而进行总体特征的估计和假设的推断。
抽样分布则是在给定样本量和总体分布情况下，研究抽样统计量的分布情况。
本文将总结抽样分布的基本公式，从样本到总体的推断基础。
一、样本均值的抽样分布当样本容量n足够大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布，其中：1. 点估计的抽样分布公式样本均值的期望值E(ȳ)等于总体均值μ，即：E(ȳ) = μ样本均值的方差V(ȳ)等于总体方差σ^2除以样本容量n，即：V(ȳ) = σ^2/n其中，σ^2为总体方差。
2. 区间估计的抽样分布公式样本均值的标准差σ(ȳ)等于总体标准差σ除以样本容量n的平方根，即：σ(ȳ) = σ/√n根据正态分布的性质，样本均值与总体均值之间的差异服从一个以0为均值、σ(ȳ)为标准差的正态分布。
因此，我们可以利用样本均值与总体均值之间的差异来构建置信区间，从而进行总体均值的估计。
二、样本比例的抽样分布当样本容量n足够大时，样本比例的抽样分布近似服从正态分布，其中：1. 点估计的抽样分布公式样本比例的期望值E(p)等于总体比例π，即：E(p) = π样本比例的方差V(p)等于总体比例π(1-π)除以样本容量n，即：V(p) = π(1-π)/n其中，π为总体比例。
2. 区间估计的抽样分布公式样本比例的标准差σ(p)等于总体比例π(1-π)/n的平方根，即：σ(p) = √(π(1-π)/n)根据正态分布的性质，样本比例与总体比例之间的差异服从一个以0为均值、σ(p)为标准差的正态分布。
因此，我们可以利用样本比例与总体比例之间的差异来构建置信区间，从而进行总体比例的估计。
三、样本差异的抽样分布当两个样本容量n1和n2都足够大时，样本差异（两个样本均值之差或两个样本比例之差）的抽样分布近似服从正态分布，其中：1. 点估计的抽样分布公式样本差异的期望值E(ȳ1-ȳ2)等于总体均值之差μ1-μ2，即：E(ȳ1-ȳ2) = μ1-μ2样本差异的方差V(ȳ1-ȳ2)等于两个总体方差σ1^2/n1和σ2^2/n2之和，即：V(ȳ1-ȳ2) = σ1^2/n1 + σ2^2/n2其中，σ1^2和σ2^2为两个总体方差。
统计学中的抽样调查方法及误差分析
统计学中的抽样调查方法及误差分析随着社会的发展，数据的重要性日益凸显，统计学的应用也变得越来越广泛。
而抽样调查作为采集数据的一种方法得到了广泛的应用。
本文将重点介绍抽样调查方法和误差分析。
一、抽样调查方法抽样调查是指在总体中选择部分个体进行观察和分析，以推断总体的情况的方法。
抽样调查在社会调查、政策制定、市场调研等领域得到了广泛应用。
下面将介绍几种常见的抽样调查方法。
1.简单随机抽样简单随机抽样是以等概率的方法从总体中随机选择一定数量的样本。
简单随机抽样的好处是样本的代表性好，容易进行统计分析。
缺点是劳动力成本高，在实践中较难完全避免抽样偏差。
2.分层抽样分层抽样是在将总体划分为几层之后，按各层人口比例抽取样本。
分层抽样的好处在于可以对总体进行有针对性的抽样，更能体现各层的特点。
但是分层抽样需要对总体进行划分，且划分要准确避免误差。
3.整群抽样整群抽样是在将总体划分为若干群组之后，从群组中随机抽取若干样本。
整群抽样的好处在于可以减少抽样误差，但是需要群组之间差异较小才能有效。
二、误差分析无论采取何种调查方法，都难免出现误差。
下面将介绍抽样调查误差和误差的来源。
1.抽样误差抽样误差是指由于抽样过程不完全随机、样本数量、样本选取不正确等造成的误差。
抽样误差分为偏差和方差两类。
（1）偏差偏差是指样本的特征与总体真实特征相差的程度。
常见的偏差有选择偏差、非响应偏差、采访偏差等。
选择偏差是指由于样本选取不恰当、样本大小不合适等原因引起的偏差。
非响应偏差是指样本中部分受访者不愿回答、不方便回答引起的偏差。
采访偏差是指由于采访员的态度、行为等因素引起的偏差。
（2）方差方差是指样本与样本平均数之间的差异，主要受样本大小影响。
2.非抽样误差非抽样误差是指调查设计、调查方法等引起的误差。
常见的非抽样误差包括测量误差、处理误差、调查方法误差等。
（1）测量误差测量误差是指采用的测量方法引起的误差，如仪器精度、人为失误等。
统计学中的抽样方法与统计推断
统计学中的抽样方法与统计推断统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。
在统计学中，抽样方法和统计推断是两个重要的概念。
本文将介绍抽样方法的基本原理和常见的抽样技术，并讨论统计推断的基本概念和应用。
一、抽样方法抽样方法是通过从总体中选取一部分个体来进行数据收集和分析的技术。
在实际应用中，由于总体规模通常很大，无法对每一个个体进行调查或观察，因此需要采用抽样的方法来代表总体。
合理的抽样方法可以有效地减少调查成本和时间，同时保证数据的可靠性和可信度。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。
简单随机抽样是指从总体中随机选择一定数量的个体，使得每个个体被选中的概率相等。
系统抽样是指将总体按照一定的顺序排列，然后从中按照一定间隔选取个体。
分层抽样是指将总体按照特定的特征或属性进行分层，然后在每一层中进行简单随机抽样。
整群抽样是指将总体划分为若干个互不重叠的群组，然后从每个群组中随机选择一个或多个个体作为样本。
二、统计推断统计推断是通过对样本数据进行统计分析，从而推断总体参数的方法。
统计推断可以帮助我们了解总体的特征和性质，以及对总体进行预测和决策。
在统计推断中，我们常常使用参数估计和假设检验这两种方法。
参数估计是指根据样本数据推断总体参数的值，常用的估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过单一的数值来估计总体参数的值，如估计总体均值或总体比例。
区间估计是通过一个区间来估计总体参数的值，如估计总体均值落在某个区间内的概率。
假设检验是用来检验统计推断的结果是否符合某种假设。
在假设检验中，我们首先提出一个原假设和一个备择假设，然后通过计算或模拟的方法来判断样本数据是否支持原假设或备择假设。
常用的假设检验方法包括单样本检验、双样本检验和方差分析等。
三、抽样方法与统计推断的应用抽样方法和统计推断在各个领域都有广泛的应用。
例如，在市场调研中，可以通过抽样方法从消费者中选取一部分进行问卷调查，然后通过统计推断来了解消费者的需求和偏好。
《统计学》课件第6章抽样推断
01
定义
抽样推断是一种通过从总体中随 机抽取部分样本，并利用这些样 本数据来推断总体特性的统计方 法。
02
03
04
代表性
样本应具有代表性，能够反映总 体的特征和规律。
抽样推断的重要性
01
02
03
节省成本
通过抽样可以减少所需的 数据量，降低调查成本。
提高效率
通过快速收集样本数据， 能够快速获得总体信息， 提高调查效率。
对数据进行核查，确保 数据的准确性，及时纠
正错误或异常值。
分类与编码
对数据进行适当的分类 和编码，以便进行后续
的数据分析。
数据清理
删除或修正不准确、不 完整或重复的数据，提
高数据质量。
数据分析与解释
描述性统计
使用描述性统计方法，如平均 数、中位数、众数、标准差等
，对数据进行初步分析。
推断性统计
根据调查目的，选择合适的推 断性统计方法，如回归分析、 方差分析、卡方检验等，对总 体进行推断。
非参数假设检验的步骤
确定数据特征、提出假设、构造检验统计量、确定临界值、作出推 断结论。
非参数假设检验的优缺点
优点是适用范围广、灵活性高；缺点是计算较为复杂，需要更多的 样本数据支持。
05
样本量的确定
影响样本量的因素
总体标准差
总体标准差越大，需要的样本量 也越大，以减小估计误差。
置信水平置信水平越Biblioteka ，所需样本量也越 大，以减小估计误差。
《统计学》课件第6章抽样 推断
目录
• 抽样推断概述 • 抽样方法与技术 • 参数估计 • 假设检验 • 样本量的确定 • 实例分析
01
抽样推断概述
统计学A第6章 抽样推断
2
样本可能数目
3 0.577 9
计算复杂，可对 定义公式变形为 更为简单的形式
3.2 抽样平均误差
（2）抽样平均误差的计算 1）抽样平均数的抽样平均误差 ① 重复抽样
第6章 抽样推断 第3节 抽样平均误差
x
(总体标准差)
n (样本容量)
在总体标准差未知， 且样本单位数较大时， 可用样本标准差代替。
解: 已知： n 100, x 58, x
则：
x
10
10 1(公斤) 100 n
x
即: 当根据样本学生的平均体重估计全部学生 的平均体重时，抽样平均误差为1公斤。
② 不重复抽样
1）抽样平均数的抽样平均误差
例2： 某厂生产一种新型灯泡共2000只，随机抽出400只作 耐用时间试验，测试结果平均使用寿命为4800小时， 样本标准差为300小时，求抽样推断的平均误差？
的数量特征做出具有一定可靠性的估计判断，从而达
到对全部研究对象的认识的一种统计方法。 一、 2.特点 ① 抽样调查建立在随机取样的基础上； ② 抽样推断是由部分推算总体的一种方法； ③ 抽样推断是运用概率估计的方法； ④ 抽样推断的抽样误差可以事先计算并加以控制。
1.2 抽样调查的作用
第6章 抽样推断 第1节 抽样调查的意义和作用
x E x
1 0.25 0 0.25 0 0.25 0 0.25 1
2
合计
—
—
27
3
3.2 抽样平均误差
第6章 抽样推断 第3节 抽样平均误差
例1 样本平均数的平均数（总体平均数）
27 23 4 E x 3(或X 3) 9 3
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统计学中的抽样方法与推断
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
在统计学中，抽样方法和推
断是两个重要的概念。
抽样方法指的是从总体中选择一部分样本进行研究，而推断则是基于样本的结果对总体进行估计和推断。
一、抽样方法的分类
在统计学中，有多种抽样方法可供选择。
其中最常见的包括简单随机抽样、系
统抽样、分层抽样和整群抽样。
简单随机抽样是指从总体中随机选择样本，确保每个个体都有相同的概率被选中。
这种方法简单易行，适用于总体规模较小且分布均匀的情况。
系统抽样是指按照一定的规律从总体中选择样本。
例如，从一本电话簿中每隔
一定的页码选择一个电话号码进行调查。
系统抽样相对简单，但要求总体的顺序性。
分层抽样是将总体划分为若干层次，然后从每个层次中随机选择样本。
这种方
法适用于总体具有明显特征的情况，可以提高样本的代表性。
整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后随机选择部分群组进行调查。
这种
方法适用于总体较大且难以直接访问的情况，可以减少调查的成本和时间。
二、推断的原理
推断是基于样本结果对总体进行估计和推断的过程。
在进行推断时，需要考虑
样本的代表性和抽样误差。
样本的代表性是指样本能否准确地反映总体的特征。
为了提高样本的代表性，
需要选择合适的抽样方法，并确保样本的大小足够大。
抽样误差是指由于样本选择的随机性而引入的误差。
抽样误差的大小与样本的
大小和总体的变异程度有关。
通常情况下，样本越大，抽样误差越小。
在进行推断时，可以利用统计学中的一些方法和技巧。
例如，可以计算样本均值的置信区间来估计总体均值的范围。
置信区间是指总体均值落在某个区间内的概率。
通过计算置信区间，可以对总体均值进行推断。
此外，还可以利用假设检验来进行推断。
假设检验是一种比较样本结果与总体假设之间差异的方法。
通过设置显著性水平，可以判断样本结果是否支持或拒绝总体假设。
三、实际应用
抽样方法和推断在实际应用中具有广泛的应用。
例如，在市场调研中，可以利用抽样方法从目标消费群体中选择样本，通过对样本的调查和分析，推断出总体的消费行为和偏好。
另外，在医学研究中，也常常使用抽样方法和推断来进行统计分析。
例如，通过从患者中随机选择样本，进行药物治疗的实验，然后利用推断方法来估计该药物的疗效。
总之，统计学中的抽样方法和推断是进行数据分析和解释的重要工具。
通过选择合适的抽样方法和运用推断原理，可以从样本中获取对总体的准确估计和推断。
这些方法和技巧在各个领域都有广泛的应用，对于科学研究和决策制定具有重要意义。