统计学5.+抽样分布与抽样方法PPT

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统计学课件第5-7章概率分布、抽样分布及参数估计剖析.

统计学课件第5-7章概率分布、抽样分布及参数估计剖析.
第5、6、7章
概率分布、抽样分布及参数估计
Probability Distributions & Sampling Distributions
& Parameter Estimation
Wednesday, January 16, 2019
Statistical Research Office
1
本部分主要研究的问题有:
● 遵循随机性原则 --- 体现在在每一层抽选中;
● 每一层内应包含足够多的个体;
● 在同等条件下,抽样误差要小于简单随机抽 样和系统抽样的抽样误差。
Wednesday, January 16, 2019 Statistical Research Office 12
Wednesday, January 16, 2019
Statistical Research Office
7

常用的随机抽样组织方式
► 简单随机抽样(Simple random sampling)
►分层随机抽样(Stratified sampling)
►系统随机抽样(Systematic sampling)
►整群随机抽样 (Cluster sampling) 常用的随机抽样方法: ►重复抽样 (Sampling with replacement) ►不重复抽样(Sampling without replacement)
8
Wednesday, January 16, 2019
Statistical Research Office
★ 简单随机抽样 -定义:从总体中,按照随机的原则,使得总体 中每个个体都有同等被选中的机会,而先后抽 出的n个个体作为一个容量为n的样本。

统计学-抽样分布与抽样方法

统计学-抽样分布与抽样方法
重复抽样的特点: ①在重复抽样的过程中,被抽取的总体单位总数始终
保持不变,每一次抽样中各总体单位被抽到的机会 都相同,每次抽样结果相互独立。 ②每一总体单位都有被重复抽取的可能。
5.2 抽样调查的方法
一、两种抽样方式(续):
(2)不重复抽样 ——也称不放回抽样,指被抽到的单位不再放回总
体,每次仅在余下的总体单位中抽取下一个样本的 抽样方法。 特点: ①任一总体单位都不会被重复抽到; ②每次抽样结果都受到以前各次抽取结果的影响,因 此各次抽取结果是不独立的; ③可以一次抽取所需要的样本单位数。 ❖ 在实际应用中通常采用的都是不重复抽样方法。
总体
群1
群2
…… 群k
个体1 个体2 个体3 个体4 个体5 个体6
5.2 抽样调查的方法
3.整群抽样
❖特点:
▪ 抽样时只需群的抽样框,可简化工作量 ▪ 调查的地点相对集中,节省调查费用,方便
调查的实施 ▪ 当群中的元素差异性大时,整群抽样得到的
结果比较好。在理想状态下,每一群是整个 总体小范围内的代表。如对人口普查资料进 行复查,就采用整群抽样的方式。
5.1 抽样调查的概念、特点和作用
五、全及总体和抽样总体 ❖全及总体,简称总体,是指所要认识对象的全
体,是许多同质性单位的集合。通常用大写字 母N来表示(容量)。 ❖抽样总体,简称样本,是从全及总体中随机抽 取出来,代表全及总体部分单位的集合。通常 用小写字母n来表示(容量) 。
▪ 样本容量(Sample size):样本中所含个体的数量。分为 大样本(>30)、小样本(<30)。
▪ 样本个数:又称为样本可能数目。是指从一个总体中可以 抽取的样本个数。
5.2 抽样调查的方法

抽样与抽样估计课件

抽样与抽样估计课件
抽样与抽样估计课件
$number {01}
目 录
• 抽样的基本概念 • 抽样分布 • 参数估计 • 样本量的确定 • 抽样误差与非抽样误差 • 实际应用案例
01
抽样的基本概念
定义与意义
定义
抽样是从总体中选取一部分个体 进行研究的方法。
意义
通过对样本的研究,可以推断出 总体的特征和规律,从而提高研 究效率和准确性。
误差的评估
误差的评估方法包括通过历史数据或置信区间来评估误差的 大小和分布,以及通过对比不同调查方法或不同时间点的调 查结果来评估误差的可控性和稳定性。
06
实际应用案例
市场调查抽样
实施调查
按照抽样计划进行调查,收集所 需数据,并确保数据质量和完整 性。
选择抽样方法
根据调查目的和资源限制,选择 合适的抽样方法,如简单随机抽 样、分层抽样、系统抽样等。
抽样的常见方法
01
随机抽样
按照随机原则从总
体中抽取样本。
02
系统抽样
按照一定的间隔或 顺序从总体中抽取
样本。
04
整群抽样
将总体分成若干群
03
,然后从各群中随
机抽取样本。
分层抽样
将总体分成若干层 ,然后从各层中随
机抽取样本。
抽样的原则与步骤
原则
随机性、代表性、可行性、经济性。
步骤
确定研究目的和总体范围、选择抽样方法、确定样本量和样本分布、实施抽样、 分析样本数据并推断总体特征。
02 抽样分布
随机抽样与概率分布
1 2
3
随机抽样
在统计学中,随机抽样是从总体中选取一部分个体的过程, 每个个体被选中的机会均等且不受其他因素的影响。

统计学之抽样与抽样分布

统计学之抽样与抽样分布

的抽样分布
统计推断的过程
• 总体均值
m=?
• 从总体中抽取 • 样本容量为 n 的样本
• 用 作为m 的点估计
• 计算样本平均值
的抽样分布
的抽样分布是指所有可能的样本平均值 的概率分 布
的期望值
E( ) = = 总体平均值
的抽样分布
的标准差

有限总体
无限总体
• 当 n/N < .05时,可以将一个有限总体看作是无限
统计学之抽样与抽样分 布
2020年4月29日星期三
Chapter 7
抽样和抽样分布
本章主要内容
简单随机抽样 点估计 抽样分布 样本平均值 的抽样分布 样本比例 的抽样分布 抽样方法
•n = 100
•n = 30
统计推断
统计推断的目的是利用样本的信息推断总体的信息 总体是指感兴趣的所有元素的集合 样本是总体的一个子集 通过样本统计量对总体参数进行估计 只要抽样方法恰当,通过样本统计量可以对总体参数 进行很好的估计
也就是说,样本平均值在总体平均值+/-10分范围内的 概率为0.5036
•面积 = 2(.2518) = .5036
• 的抽样分布
•980 •990•1000
的抽样分布
的抽样分布是指所有可能的样本比例 的概率分布 的期望值
p = 总体比例
的抽样分布
的标准差 有限总体
无限总体
• 也称为样本比例的标准误
总体

称为有限总体校正因子.
• 也称为样本均值的标准误
的抽样分布
中心极限定理:只要样本容量足够大 (n > 30),不管总 体服从什么分布,样本平均值 都可以认为近似服从 正态分布。

统计学抽样与抽样分布ppt课件

统计学抽样与抽样分布ppt课件
4. 在大规模的抽样调查中,经常被采用的方法
精选
21
概率抽样(小结)
精选
22
非概率抽样
n也叫非随机抽样,是指从研究目的出发,根据调查者的 经验或判断,从总体中有意识地抽取若干单位构成样本。 n重点调查、典型调查、配额抽样(是按照一定标准或一 定条件分配样本单位数量,然后由调查者在规定的数额内 主观地抽取样本)、方便抽样(指调查者按其方便任意选 取样本。如商场柜台售货员拿着厂家的调查表对顾客的调 查)等就属于非随机抽样。 n优点:及时了解总体大致情况,总结经验教训,在进行 大规模抽样调查之前的试点。 n缺点:非随机抽样容易产生倾向性误差,并且误差不能 计算和控制 ,也就无法说明调查结果的可靠程度。
4. 特别是在标志值相差悬殊时,由于划分了类型,一
方面缩小了组内方差,另一方面也保证各组都能抽 取一定的样本单位,所以,分层抽样较之纯随机抽 样可以提高样本的代表性,能获得更为满意的效果
精选
16
分层抽样
(stratified sampling)续
Ü 优点:
Ü 除了可以对总体进行估计外,还可以对各层的子总 体进行估计
精选
23
概率抽样与非概率抽样
概率抽样
抽样类型
非概率抽样
简单随机抽样 分层随机抽样 整群抽样 系统抽样 多阶段抽样
方便抽样 判断抽样
其他非概率抽样
精选
24
重复抽样与非重复抽样
n重复抽样,又称回置抽样,是指从总体的N个
单位中,每次抽取一个单位后,再将其放回总 体中参加下一次抽选,连续抽n次,即得到一 个样本。
n重复:42=16个。它们是
n
AA AB AC AD; BA BB BC BD
n

统计学 第三章抽样与抽样分布

统计学 第三章抽样与抽样分布

=10
= 50 X
总体分布
n= 4
x 5
n =16
x 2.5
x 50
X
抽样分布
从非正态总体中抽样
结论:
从非正态中体中抽样,所形成 的抽样分布最终也是趋近于正态分 布的。只是样本容量需要更大些。
总结:中心极限定理
设从均值为,方差为 2的一个任意总体中抽 取容量为n的样本,当n充分大时(超过30),样本 均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的
总体
样本
参数
统计量
总体与样本的指标表示法
总体参数
样本统计量
(Parameter) (Sample Statistic)
容量 平均数 比例 方差 标准差
N
n
X
x
p
2
s2
s
小练习
某药品制造商感兴趣的是用该公司开发的某 种新药能控制高血压人群血压的比例。进行了一 项包含5000个高血压病人个体的研究。他发现用 这种药后80%的个体,他们的高血压能够被控制。 假定这5000个个体在高血压人群中具有代表性的 话,回答下列问题: 1、总体是什么? 2、样本是什么? 3、识别所关心的参数 4、识别此统计量并给出它的值 5、我们知道这个参数的值么?
正态分布
一个任意分 布的总体
x
n
当样本容量足够 大时(n 30) , 样本均值的抽样 分布逐渐趋于正 态分布
x
X
总体分布
正态分布
非正态分布
大样本 小样本 大样本 小样本
正态分布
正态分布
非正态分布
三 中心极限定理的应用
中心极限定理(Central Limit theorem) 不论总体服从何种分布,从中抽取

统计学第六章抽样和抽样分布

统计学第六章抽样和抽样分布

2021/3/4
统计学第六章抽样和抽样分布
4
一、总体与样本
▪ 把握两个问题: ▪ 1、总体和总体参数; ▪ 2、样本和样本统计量。
2021/3/4
统计学第六章抽样和抽样分布
5
1、总体与总体参数
(1)总体:指根据研究目的确定的所 要研究的同类事物的全体,是所要说 明其数量特征的研究对象。按所研究 标志性质不同,分为变量总体和属性 总体,分别研究总体的数量特征和品 质特征。 构成总体的个别事物(基本单元 )就是总体单位,也称个体。总体单 位的总数称为总体容量,记作N。
缺点:受主观影响易产生倾向性误差; 不能计算、控制误差,无法说明调查结果 的可靠程度。
抽样一般都是指概率抽样。
2021/3/4
统计学第六章抽样和抽样分布
15
2、重复抽样和非重复抽样
(1)重复抽样:又称重置抽样,是指从总体 中抽出一个样本单位,记录其标志值后,又将 其放回总体中继续参加下一轮单位的抽取。特 点是:第一,n个单位的样本是由n次试验的结 果构成的。第二,每次试验是独立的,即其试 验的结果与前次、后次的结果无关。第三,每 次试验是在相同条件下进行的,每个单位在多 次试验中选中的机会(概率)是相同的。在重复 试验中,样本可能的个数是 N n ,N为总体单位 数,n为样本容量。
2021/3/4
统计学第六章抽样和抽样分布
16
2、重复抽样和非重复抽样
(2)非重复抽样:又称为不重置抽样,即每次从
总体抽取一个单位,登记后不放回原总体,不参加下
一轮抽样。下一次继续从总体中余下的单位抽取样本
。特点是:第一,n个单位的样本由 n 次试验结果构成
统计学第六章抽样和抽样分 布
第六章 抽样与抽样分布

《统计学》第9章 抽样与抽样分布

《统计学》第9章 抽样与抽样分布

二、抽样中的基本概念
⚫ 样本比例(成数)
p = n1 ,q = n0 = 1− p
n
n
⚫ 样本是非标志的标准差
(n = n0 + n1)
sp =
n p (1− p) =
n −1
n pq n −1
⚫ 样本是非标志的方差
s
2 p
=
n n −1
p(1 −
p)
=
n n −1
pq
第一节 抽样和抽样方法
三、抽样方法
三、抽样方法
⚫ 多阶段抽样
⚫ 在实践中总体所包括的单位数很多,分布很广,通过一次 抽样就选出有代表性的样本是很困难的。此时可将整个抽 样过程分为几个阶段,然后逐阶段进行抽样,最终得到所 需要的有代表性的样本。
第一节 抽样和抽样方法
三、抽样方法
⚫ 多阶段抽样
⚫ 阶段数不宜过多,一般采用两个、三个阶段,至多四个阶 段为宜,否则,手续繁琐,效果也不一定好。
第一节 抽样和抽样方法
二、抽样中的基本概念
⚫ 总体参数
⚫ 总体参数是根据总体各单位的标志值或特征计算的、反 映总体某一属性的综合指标。
⚫ 总体参数是唯一的、确定的常数,但一般情况下又是未 知的。
⚫ 常用的总体参数有 ⚫ 总体均值 ⚫ 总体标准差、总体方差 ⚫ 总体比例(成数)
第一节 抽样和抽样方法
⚫ 样本标准差
s =
1 n −1
n i =1
(xi

x )2,或s
=
1
m
m
(xi − x )2 fi
fi −1 i=1
i =1
⚫ 样本方差
( ) ( ) s2 = 1 n n −1 i=1

抽样和抽样分布详解演示文稿

抽样和抽样分布详解演示文稿
一、简单随机抽样 二、分层抽样 三、系统抽样 四、整群抽样 五、多阶段抽样
第18页,共83页。
简单随机抽样
(simple random sampling)
——对总体单位逐一编号,然后按随机原则 直接从总体中抽出若干单位构成样本
应用
仅适用于规模不大、内部各单位 标志值差异较小的总体
是最简单、最基本、最符合随机原则, 但同时也是抽样误差最大的抽样组织形式
生产性投资情况。
第一阶段:从该省所有县中抽取5个县 第二阶段:从被抽中的5个县中各抽4个乡 第三阶段:从被抽中的20个乡中各抽5个村 第四阶段:从被抽中的100个村中各抽10户
样本n=100×10=1000(户)
第25页,共83页。
抽样组织方式的选择 在实际工作中,选择适当的抽样组织方 式主要应考虑:
例:总体群数R=16 样本群数r=4
A D
E
B F G
CM N
J
LP KO
HI
LP HD
样本容量
n nd np nl nh
简单、方便,能节省人力、物力、财 力和时间,但其样本代表性可能较差
第24页,共83页。
多阶段抽样
—— 指分两个或两个以上的阶段来完成抽取 样本单位的过程
例:在某省100多万农户抽取1000户调查农户
样本抽样分布特征的证明
设从总体中抽出的样本为x1,x2,x3…xn ,由于是重复抽样, 每个xi都是从总体中随机抽出的,都是与总体同分布的随机
变量,并且是相互独立的。总体的平均数为,方差为 2,则:
E(
x)
E(
x1 +x2
x3 n
xn
)
1 n
[E(x1)+E(x2 )+E(x3)

抽样及抽样分布

抽样及抽样分布

分层抽样 概念:分层抽样又称类型抽样。首先将总体单
位按某一个标志分层;然后在各层按随机抽样的方 法分别抽出各层的样本。
特点:分层抽样在层内是抽样调查,层间是全面调
查,所以分层时应该尽量让每层内的变异程度小,
而层间的变异程度大。分层抽样的抽样误差较简单 随机抽样小,样本具有很好的代表性。
抽样平均误差的计算公式:
z
(
X 1
X
)
2
( 1
2
)
s2 1
s2 2
n1 n2
渐近服从标准正态分布。
如果: X1 和 X2 是两个非正态总体,当和样本容
量足够大,
z
(
X1
X
2
)
(1
2
)
s2 1
s2 2
n1 n2
渐近服从标准正态分布。
NEXT
二、样本成数及成数差的抽样 分布
成数的概念 样本成数的分布 两个总体样本成数差的分布
,则样本的成数为p n1
n

例如,某工厂生产某种电子元件,某批产品
共10000件,其中不合格品100件原则抽100件,其中
有3件不合格品,则样本的成数为p 3% 。
NEXT
样本成数的分布
用途:推断或估计总体的成数。例如某项改革 方案工人的支持率,产品的正品率等。
假设A、B、C、D、E5位同学的统计学成绩分别为: 80、 86、90、92、96。可计算得总体均值为88.8,总体方 差为29.76。现在随机从中抽容量为2的样本。
重复抽样的所有可能的样本:
样本(AA)(AB)(AC)(AD)(AE)
均值 80 83 85
86 88
样本 (BA)(BB) (BC) (BD)(BE)

第三章抽样与抽样分布

第三章抽样与抽样分布

1、抽样分布:

全部可能样本统计量的频率分布叫
做抽样分布。
2、样本均值的抽样分布:

全部可能样本的平均数的概率分
布。
3、样本成数(比例)的抽样分布:

全部可能样本的成数的概率分布。
抽样分布
(sampling distribution)
4、抽样分布的特征值
•统计量:即样本指标

x

xi
每个单位被抽中的概率是已知的,或是可以计 算出来的
当用样本对总体目标量进行估计时,要考虑到 每个样本单位被抽中的概率
3-9
抽样框与抽样单位
抽样框:为便于抽样工作的组织,在抽样前在可 能条件下编制的用来进行抽样的记录或表明总体所有 抽样单元的框架。抽样框可以是一份清单(名单抽样 框)、一张地图(区域抽样框),它是设计和实施随 即抽样所必备的基础条件。
合格品(或不合格品) 与全部产品总数之比
2. 总体比率可表示为
N1 或
N
3. 样本比率可表示为
4. p n1 或 n
3-35
1 N0
N
1 p n0 n
样本比率(成数)的抽样分布的形成 抽样
比率 N1 / N
比率 p n1 / n
所有可能的样本的比率( p1, p2 , pn )所形成 的分布,称为样本比率(成数)的抽样分布。
n
ˆ P

ni
n
S
2

n
1 1
(
xi


x)2
3-21
样本均值的抽样分布
全部可能样本的平均数的概率分布
注意: • 1)在重复选取容量为n的样本时,由样

统计学之抽样与抽样分布

统计学之抽样与抽样分布
a. n/N > 30 b. N/n < 0.05 c. n/N < 0.05 d. n/N > 0.05
正确答案: d. n/N > 0.05
8. 从一个均匀分布的总体中抽取一个样本容量为45的样本, 从什么分布?
a. 指数分布 b. 正态分布 c. 均匀分布 d. 无法判断
正确答案: b. 正态分布
考察所有900个申请者
• 考试成绩
• 总体平均成绩
xi 990
900
• 总体标准差
(xi )2 80 900
考察所有900个申请者
• 无相同工作经验的申请者比例
• 总体比例
p 648 .72 900
使用随机数表随机选择30个申请者作为样本进行研 究,从书上随机数表第三列开始
统计学之抽样与抽样分 布
2021年7月19日星期一
Chapter 7
抽样和抽样分布
本章主要内容
简单随机抽样 点估计 抽样分布
样本平均值x 的抽样分布 样本比例 p 的抽样分布
抽样方法
n = 100
n = 30
统计推断
统计推断的目的是利用样本的信息推断总体的信息 总体是指感兴趣的所有元素的集合 样本是总体的一个子集 通过样本统计量对总体参数进行估计 只要抽样方法恰当,通过样本统计量可以对总体参 数进行很好的估计
点估计
• x 作为 的点估计值 x xi 29,910 997
30 30
• s 作为 的点估计值
s
(xi x )2 163,996 75.2
29
29
• p 作为p 的点估计值
p 20 30 .68
值得注意的是,不同的随机数会导致不同的抽样,也就会 数的不同的点估计值

抽样和抽样分布培训课件(PPT 49张)

抽样和抽样分布培训课件(PPT 49张)

0.07 0.5279 0.5675 0.6064 0.6443 0.6808 0.7157 0.7486 0.7794 0.8078 0.8340 0.8577 0.8790 0.8980 0.9147 0.9292 0.9418 0.9525 0.9616 0.9693 0.9756 0.9808 0.9850 0.9884 0.9911 0.9932 0.9949 0.9962 0.9972 0.9979 0.9985 0.9989
7
自有限总体的抽样
• 无放回抽样:一个元素一旦选入样本,就从总体中剔除, 不能再次被选入。 • 放回抽样:一个元素一旦选入样本,仍被放回总体中。
先前被选入的元素可能再次被选,并且在样本中可出现
多次(多于一次)。
8
自无限总体的抽样
• 无限总体经常被定义为一个持续进行的过程,总体的元 素由在相同条件下过程无限运行下去产生的每一项构成。 在这种情况下,对总体内所有项排列是不可能的。
14
点估计
样本均值 51814.00美元 样本标准差
3347.72美元
样本比率 0.63
点估计的 统计过程
15
由30名管理人员组成的简单随机样本的点估计值
16
由30名管理人员组成的500个简单随机样本的点估计值
17
由30名管理人员组成的500个简单随机样本的抽样分布
• 抽样分布:样本统计量所有可能值构成的概率分布。
0.04 0.5160 0.5557 0.5948 0.6331 0.6700 0.7054 0.7389 0.7704 0.7995 0.8264 0.8508 0.8729 0.8925 0.9099 0.9251 0.9382 0.9495 0.9591 0.9671 0.9738 0.9793 0.9838 0.9875 0.9904 0.9927 0.9945 0.9959 0.9969 0.9977 0.9984 0.9988
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5.1 抽样调查的概念、特点和作用
二、抽样调查的特点 (一)按照随机原则抽取总体中的一部分单位
进行调查:
随机原则是指在抽取样本单位时完全排除调查者的主观判断 ,使各总体单位都有同等的被抽中的机会。只有严格遵循 随机原则,才能使样本的内部结构类似于总体的结构分布 特征,对总体具有充分的代表性。
(二)用一部分单位的指标数值去推断总体的 指标数值
抽样调查的目的是根据所得到的样本数据推断被调查现象总 体的特征。如总体指标、总体的概率分布等,这是其他非 全面调查方法都无法做到的。
5.1 抽样调查的概念、特点和作用
二、抽样调查的特点(续) (三)抽样调查会产生抽样误差,抽样误差可
以计算,并且可以加以控制。
任何调查方法都会产生误差,抽样调查以概率论为其 理论依据,根据数理统计所提供的抽样误差的理论 和方法,可以把推断的误差控制在一定的精确度内 ,以满足实际工作的需要。而其他调查方法都无法 计算和控制误差。
5.2 抽样调查的方法
一、两种抽样方式:
抽样方式可分为重复抽样和不重复抽样两种。 ⑴重复抽样 ——又称放回抽样,指每次从总体中随机抽取一个
样本单位,观察登记其标志值后再放回总体中,如
此进行 n 次的抽样方法。
重复抽样的特点: ①在重复抽样的过程中,被抽取的总体单位总数始终
保持不变,每一次抽样中各总体单位被抽到的机会 都相同,每次抽样结果相互独立。 ②每一总体单位都有被重复抽取的可能。
学习目标
❖ 了解各种抽样设计方法 ❖ 了解常用的统计分布; ❖ 掌握常用的统计量及其分布;
5.1 抽样调查的概念、特点和作用
统计学的目的是揭示总体数量分布的规律性,通常可 以采用两种方法:全面调查和非全面调查(抽样 调查)。
全面调查在应用时有很大的局限性: (1) 许多问题无法采用全面调查的方法,如产品的 寿命、导弹的命中精度和杀伤力等。 (2) 需要花费大量的人力、时间和费用,不仅经济 上不可行,而且无法及时获得所需信息。例如, 对原材料、零部件的质量检验,对顾客满意度的 调查,对居民家庭收入与支出的调查等。 (3) 由于调查人员的专业素质等原因,全面调查有 时会产生较大的误差。
5.1 抽样调查的概念、特点和作用
三、抽样调查的作用 ❖抽样调查能够解决全面调查无法或难以解决
的问题。 ❖抽样调查可以补充和订正全面调查的结果。 ❖抽样调查方法可以用于生产过程中产品质量
的检查和控制。 ❖抽样调查方法可以用于对总体的某种假设进
行检验,以判断这种假设的真伪,决定行动 的取舍。
5.1 抽样调查的概念、特点和作用
推断统计学
统计推断的过程
总体均值、 比例、方差
总体
样 描述 本 统计
样本统计量
(样本均值、比 例、方差)
第五章
抽样分布与抽样方法
主要内容
❖第一节 随机抽样与统计推断 ❖第二节 抽样分布 ❖第三节 抽样设计方法
❖调整: ❖1. 抽样调查(概念、特点、作用) ❖2.抽样调查的方法 ❖3.抽样分布 与中心极限定理 ❖4.抽样误差
1.根据一个已知的概率来抽取样本单位,也称随 机抽样。
2.特点:
▪ 按一定的概率以随机原则抽取样本
• 抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中
▪ 每个单位被抽中的概率是已知的,或是可以计算 出来的
▪ 当用样本对总体目标量进行估计时,要考虑到每 个样本单位被抽中的概率
(4)准确度高 由于抽样调查的工作较全面调查大大减少,调查人员 可以经过专门训练,因此可能取得更准确的结果。例 如对人口普查、统计报表制度等获得的全面调查结果 ,通常需要采用抽样调查进行验证或修正。
5.1 抽样调查的概念、特点和作用
五、全及总体和抽样总体 ❖全及总体,简称总体,是指所要认识对象的全
5.1 抽样调查的概念、特点和作用
四、抽样调查的优点(续):
(3)适用面广 许多社会经济现象不可能采用全面调查方法,如破坏 性的产品检验,矿藏资源的调查等等,只能用抽样调 查。有些调查则需要受过专业训练的人员或专用设备 来获得有关数据,也只能用抽样调查方法。此外当要 调查的是无限总体时,就更不可能进行全面调查。
5.2 抽样调查的方法
一、两种抽样方式(续):
(2)不重复抽样 ——也称不放回抽样,指被抽到的单位不再放回总
体,每次仅在余下的总体单位中抽取下一个样本的 抽样方法。 特点: ①任一总体单位都不会被重复抽到; ②每次抽样结果都受到以前各次抽取结果的影响,因 此各次抽取结果是不独立的; ③可以一次抽取所需要的样本单位数。 ❖ 在实际应用中通常采用的都是不重复抽样方法。
体,是许多同质性单位的集合。通常用大写字 母N来表示(容量)。 ❖抽样总体,简称样本,是从全及总体中随机抽 取出来,代表全及总体部分单位的集合。通常 用小写字母n来表示(容量) 。
▪ 样本容量(Sample size):样本中所含个体的数量。分为 大样本(>30)、小样本(<30)。
▪ 样本个数:又称为样本可能数目。是指从一个总体中可以 抽取的样本个数。
四、抽样调查的优点:
抽样调查和全面调查相比,有以下有显著优点: (1)费用低 与进行全面调查相比,抽样调查可以节省大量的人力
、物力、财力,获得得事半功倍的效果。 (2)速度快 调查和综合样本资料要比收集和综合全面调查的资料
更快。当有些资料具有很强的时效性时,全面调查 只能获取陈旧的信息,而抽样调查可以获得及时的 信息。
5.1 抽样调查的概念、特点和作用
一、抽样调查的概念 ❖广义:凡是抽取一部分单位进行观察,并根
据观察结果来推断全体的都是抽样调查。 ❖可分为非随机抽样和随机抽样两种。 ❖狭义:随机抽样。按照随机原则从总体中抽
取一部分单位进行观察,并运用数理统计的 原理,以被抽取的那部分单位的数量特征为 代表,对总体作出数量上的推断分析。
5.2 抽样调查的方法
二、抽样方法:
抽样方法关系到抽样调查的成本费用和抽样误差的大小,应
根据调查的目的、和调查对象的特点采取不同的抽样方法

抽样方法
概率抽样
非概率抽样
简单随机抽样 整群抽样 多阶段抽样
分层抽样 系统抽样
方便抽样 自愿样本 配额抽样
Байду номын сангаас
判断抽样 滚雪球抽样
5.2 抽样调查的方法
(只介绍)概率抽样 (probability sampling)
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