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设想国家教育部想了解上海中学生的体质状况,抽样调 查是既省钱又省时的办法,显然上海地区的中学生均是总体 的单元,从全体学生中随机无放回地抽取若干样本是理想的 概率抽样方法,但是编制全体中学生的抽样框本身是件麻烦 事,况且一个合理的有代表性的样本一般应该遍布全市,在 对如此分散的中学生样本逐个进行访问
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我们知道在进行抽样设计时,往往要求先掌握关于总体 的一些知识。比如分层抽样时,必须知道各层的权重。又如 进行比估计和回归估计时,必须事先知道辅助变量的总体总 和或者均值。有时候,我们对这些知识一无所知,似乎不能 利用一些好的抽样方法。其实不然,只要获取那些知识的代 价并不算大,我们就可以先进行一次抽样,获得辅助信息的 知识,然后再进行第二次抽样。第二次抽样就可以使用分层 抽样或者比估计等方法了
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10.1 系统抽样的若干习性 10.2 估计量与方差 10.3 方差与总体单元排列顺序的关系 10.4 具有线性趋势的总体的抽样方法改进
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到目前为止,我们所讨论的两种抽样方法—简单随机抽 样和分层抽样都有一个共同的特点:总体或层中每个个体被 抽中入样的概率都是相同的。对于各单元所处地位几乎 “ 平等” 的总体,这种抽样原则既公正又方便。但在许多社 会经济活动中并非所有单元地位相同,这时就需要采用不等 概率抽样方法
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一.概率的概念 自然界和社会上的现象一般分为两类,一类称为必然现象如:水在一 个大气压下加热到摄氏100 必然沸腾,同性电荷必然相互排斥等等。另一 类称为随机现象,即带有随机性、偶然性的现象。如:抛掷一枚均匀的硬 币,其结果可能是整面朝上,也可能是反面朝上,事先无法肯定
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简单随机抽样就是从装有 N 张票子的盒子里随机无放回地摸取 n 张票子,它可以有两种摸取方法: (1)从盒子中一次摸取 n 张票。这样摸取共有 种可能性,每种可能的概率为 。抽到的样本称为简单随机样本
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例5.2 某地区有976个自然村,根据该地区的地貌将各村所属 耕地划为三种类型,各村按类型上报了耕地面积(以亩计算) 为核实这些上报数据,采用按比例分配的分层随机抽样方法 在每一种类型中抽取若干村进行实测核实,倘若以 X表示上 报数据,以Y表示实测数据,抽样结果如下表:
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所谓系统抽样,就是将总体中N个单元按照随机方式( 有时也按某种特定的规则)编号为1,2,…,N,若想抽取 n 个样本,不妨假设N/n=k为整数,利用计算机可以立即将 这N个单元排成n 行k 列的矩阵,再从1~k之间随机地产生 一个随机数i ,则取第 i 列的全体单元作为样本
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二阶抽样与分层抽样、整群抽样的一个共同特点是:将 总体分为若干个群;所不同的是:分层抽样是每个群内都进 行抽样,整群抽样是抽若干个群再在群内普查,而二阶抽样 则是抽若干个群再在群内抽样。因此,可将分层抽样与整群 抽样看作是二阶抽样的特殊情况
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