通过本章的学习，不仅要让学生了解问卷设计的基本理论与基本方法，而且还要让学会设计问卷，并利用问卷设计的技术与技巧解决实际问题，以便为顺利地开展市场调查提供有用的工具。 第一节 问卷的类型和结构 第二节 问卷设计的原则和步骤 第三节 问卷设计技术

以生产条件下采集的数据为基础,采用理论解析与统计分析相结合的方法,建立了角钢连轧的温度预报模型与切分孔轧制力模型。提出了采用离散化与函数拟合相结合的方法简化型钢轧制的工艺模型

通过本章的学习,了解抽样调查的有关基本概念,掌握样本的抽取技术和参数的推断方法,明确抽样方案设计的基本原理。 第一节 抽样调查概述 第二节 抽样技术 第三节 抽样推断 第四节 抽样方案设计

第一节 面访调查法 第二节 小组座谈法 第三节 德尔菲法 第四节 电话调查 第五节 邮寄问卷调查

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

在前一讲中,我们介绍了有关随机现象的 些基本概念,并说明了概率的含义和统计计算 方法。回忆一下,代表随机现象的样本空间, A为所关心或感兴趣的事件,P(A)为其发生的概 率大小 在本讲,我们将介绍两个简单,但非常有 用的概率模型

《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库（Hive）》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理（Linux）》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》

4.1 基本原理及问题 4.2 统计估算方法 4.3 优化反演方法 4.4 查找表方法 4.5 综合反演方法 4.6 基于知识的不确定性反演方法

1分居抽样及估针量 简单随机抽样是最基本的抽样手段,在一些小型的抽样 调查中被人们采纳。所谓小型是指总体容量N较小,当总体 容量N较大时,不便采用简单随机抽样方法。这时,分层抽 样将起到作用

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,倘若以表示上 报数据,以Y表示实测数据,抽样结果如下表: