随机抽样PPT课件
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2018/8/13
抽签法:
• 例题:高一(17)班有56名学生,现要从 中抽取5名学生去参加一个座谈会,每 名学生的机会均等,我们可以把56名 学生的学号写在小纸片上,揉成小球, 放到一个不透明的带子里,充分搅拌 后,再从中逐个抽取5个号签,从而抽 出5名参加座谈会的学生.
2018/8/13
抽签法：
2018/8/13
“简单随机抽样”概念的理 解:
• (1)适用于被抽取样本的总体的个数不多, 否则较难“搅拌均匀”,不易操作,产生的 样本代表性差的可能性比较大. • (2)从个体数为N的总体中抽取一个容量 为n的样本,每个个体被抽到的机会都相等. • (3)具体操作是从总体中逐个抽取,且是不 放回的. • (4)简单随机抽样体现了抽样的客观性和 公平性,且抽样方法比较简单.
一般地，抽签法就是把总体中的N个 体编号，把号码写在号签上，将号 签放在一个容器里，搅拌均匀后， 每次从中抽取一个号签，连续抽取n 次，就得到一个容量为n的样本。
2018/8/13
抽签法步骤:
编号制签 搅拌均匀
逐个不放回抽取n次
2018/8/13
2018/8/13
探究:
假设你作为一名食品卫生 工作人员,要对食品店内的 一批小包装饼干进行卫生 达标检验,你准备怎样做?
2018/8/13
简单随机抽样的概念：
一般地，设一个总体含有N个个体， 从中逐个不放回地抽取 n个个体作为 样本（ nN），如果每次抽取时总 体内的各个个体被抽到的机会相等， 就把这样的抽样方法叫做简单随机 抽样（simple random sampling）。
第二章
• 2.1 随机抽样
统
计
• 2.2 用样本估计总体
• 2.3 变量间的相关关系
2018/8/13
我国是世界上第13个贫水国, 人均淡水占有量排列世界第 109位!
缺 水 量
广州
20Βιβλιοθήκη Baidu8/8/13
武汉
成都
重庆
• 我们生活在一个数字化的时代,时刻都在与数据 打交道,例如,产品的合格率,农作物的产量,商品的 销售量,当地的气温,自然资源,就业状况,电视台的 收视率,你知道这些数据是怎么来的吗?实际上它 们是通过调查获得的.怎样调查呢?是对考察对象 进行全面调查吗?例如,为了了解计算器的使用寿 命,我们能将它们一一测试吗?很明显,这不可能, 也没必要.实践中,由于所考察的总体中的个体数 往往很多,而且许多考察具有破坏性,因此我们通 常只考察总体中的一个样本,通过样本来了解总 体的情况.进一步从节约费用的角度考虑,在保证 样本估计总体达到一定精度的前提下,样本中包 含的个体数越少越好.
2018/8/13
章引：
于是,如何设计抽样方法,使抽取得 样本能够真正代表总体,就成为我们 要关注的一个关键问题.否则,如果样 本的代表性不好,那么对总体的判断 就会出现错误. 那么,怎样从总体中抽取样本呢?如 何表示样本数据呢?如何从样本数据 中提取基本信息(样本分布,样本数字 特征等),来推断总体的情况呢?
抽签法:
• 例题:高一(17)班有56名学生,现要从 中抽取5名学生去参加一个座谈会,每 名学生的机会均等,我们可以把56名 学生的学号写在小纸片上,揉成小球, 放到一个不透明的带子里,充分搅拌 后,再从中逐个抽取5个号签,从而抽 出5名参加座谈会的学生.
2018/8/13
抽签法：
2018/8/13
“简单随机抽样”概念的理 解:
• (1)适用于被抽取样本的总体的个数不多, 否则较难“搅拌均匀”,不易操作,产生的 样本代表性差的可能性比较大. • (2)从个体数为N的总体中抽取一个容量 为n的样本,每个个体被抽到的机会都相等. • (3)具体操作是从总体中逐个抽取,且是不 放回的. • (4)简单随机抽样体现了抽样的客观性和 公平性,且抽样方法比较简单.
一般地，抽签法就是把总体中的N个 体编号，把号码写在号签上，将号 签放在一个容器里，搅拌均匀后， 每次从中抽取一个号签，连续抽取n 次，就得到一个容量为n的样本。
2018/8/13
抽签法步骤:
编号制签 搅拌均匀
逐个不放回抽取n次
2018/8/13
2018/8/13
探究:
假设你作为一名食品卫生 工作人员,要对食品店内的 一批小包装饼干进行卫生 达标检验,你准备怎样做?
2018/8/13
简单随机抽样的概念：
一般地，设一个总体含有N个个体， 从中逐个不放回地抽取 n个个体作为 样本（ nN），如果每次抽取时总 体内的各个个体被抽到的机会相等， 就把这样的抽样方法叫做简单随机 抽样（simple random sampling）。
第二章
• 2.1 随机抽样
统
计
• 2.2 用样本估计总体
• 2.3 变量间的相关关系
2018/8/13
我国是世界上第13个贫水国, 人均淡水占有量排列世界第 109位!
缺 水 量
广州
20Βιβλιοθήκη Baidu8/8/13
武汉
成都
重庆
• 我们生活在一个数字化的时代,时刻都在与数据 打交道,例如,产品的合格率,农作物的产量,商品的 销售量,当地的气温,自然资源,就业状况,电视台的 收视率,你知道这些数据是怎么来的吗?实际上它 们是通过调查获得的.怎样调查呢?是对考察对象 进行全面调查吗?例如,为了了解计算器的使用寿 命,我们能将它们一一测试吗?很明显,这不可能, 也没必要.实践中,由于所考察的总体中的个体数 往往很多,而且许多考察具有破坏性,因此我们通 常只考察总体中的一个样本,通过样本来了解总 体的情况.进一步从节约费用的角度考虑,在保证 样本估计总体达到一定精度的前提下,样本中包 含的个体数越少越好.
2018/8/13
章引：
于是,如何设计抽样方法,使抽取得 样本能够真正代表总体,就成为我们 要关注的一个关键问题.否则,如果样 本的代表性不好,那么对总体的判断 就会出现错误. 那么,怎样从总体中抽取样本呢?如 何表示样本数据呢?如何从样本数据 中提取基本信息(样本分布,样本数字 特征等),来推断总体的情况呢?