抽樣與參數(shù)估計(jì)(1)(已修改)
2025-05-25 21:06 本頁(yè)面
【正文】 1 第 6章 抽樣（ Sampling） 與參數(shù)估計(jì) (Estimate) 重點(diǎn)：深刻理解抽樣分布的概念及中心極限定理的意義，靈活掌握均值和比例的區(qū)間估計(jì)方法的應(yīng)用。 難點(diǎn)： ? 2 第 6章 抽樣（ Sampling） 與參數(shù)估計(jì) (Estimate) ? 學(xué)習(xí)目的和要求 ? 學(xué)習(xí)重點(diǎn) ? 學(xué)習(xí)難點(diǎn) ? 教學(xué)方法 ? 授課時(shí)數(shù) ? 基本內(nèi)容 3 學(xué)習(xí)目的與要求 ? 通過(guò)本章學(xué)習(xí)能理解參數(shù)估計(jì)的一般問(wèn)題；掌握參數(shù)的區(qū)間估計(jì)并會(huì)對(duì)樣本容量的確定掌握。 4 學(xué)習(xí)重點(diǎn) ? 均值的區(qū)間估計(jì)方法的應(yīng)用 ? 成數(shù)的區(qū)間估計(jì)方法的應(yīng)用 5 學(xué)習(xí)難點(diǎn) ? 在不同條件下的區(qū)間估計(jì) 6 教學(xué)方法 ? 討論 ? 講授 7 基本內(nèi)容 ? 第 1節(jié) 抽樣與抽樣分布 ? 第 2節(jié) 參數(shù)估計(jì)的基本方法 ? 第 3節(jié) 總體均值的區(qū)間估計(jì) ? 第 4節(jié) 總體比例的區(qū)間估計(jì) ? 第 5節(jié) 樣本容量的確定 ? 第 6節(jié) 其它抽樣方法及其抽樣分布特征 8 ? 抽樣法的特點(diǎn)：隨機(jī)原則 部分估計(jì)總體 存在誤差并可以控制 ? 抽樣法的應(yīng)用：對(duì)某些不可能進(jìn)行全面調(diào)查而又需要了解其 全面情況的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，必須應(yīng)用抽樣法。（破壞性試驗(yàn)、總體過(guò)大、單位過(guò)于分散，實(shí)際調(diào)查不可能的） 9 第 1節(jié) 抽樣與抽樣分布 一、有關(guān)抽樣的基本概念 ? 總體（母體） (Population) ? 樣本（子樣） (Sample) ? 總體指標(biāo) (總體參數(shù) )（ Population parameter） ? 樣本指標(biāo) (樣本統(tǒng)計(jì)量 )（ Sample statistic） 10 抽樣方法 ? 重置抽樣 （重復(fù)抽樣） (Sampling with replacement) 要從總體 N個(gè)單位中隨機(jī)抽取一個(gè)容量為 n的樣本，每次從總體中抽取一個(gè)單位，把順序號(hào)登記下來(lái)之后，重新放回參加下一次抽選，連續(xù)反復(fù)抽取 n次組成所要求容量的樣本。 ? 不重置抽樣 （不重復(fù)抽樣） (Sampling without replacement) 要從總體 N個(gè)單位中隨機(jī)抽取一個(gè)容量為 n的樣本，每 次從總體中抽取一個(gè)單位，被抽中的單位不再放回參加下一次抽選，連續(xù)進(jìn)行次便組成樣本。 ? 不重復(fù)抽樣所得樣本對(duì)總體的代表性較大，抽樣誤差較小，所以實(shí)踐中通常采用不重復(fù)抽樣。 11 概率抽樣的組織方式 ? 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣 ： 從總體中抽取樣本最常用的方法。從容量為 N的總體中進(jìn)行抽樣，如果容量為 n 的每個(gè)可能樣本被抽到的可能性相等，則稱容量為 n的樣本為簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本。 ? 分層抽樣：也稱分類抽樣或類型抽樣，它是按某個(gè)主要標(biāo)志對(duì)總體各單位進(jìn)行分類，然后從各層中按隨機(jī)原則分別抽取一定數(shù)目的單位構(gòu)成樣本。 ? 等距抽樣 也稱機(jī)械抽樣或系統(tǒng)抽樣。它是先將總體單位按一定順序排隊(duì)，計(jì)算出抽樣間隔（或抽樣距離），然后按固定的順序和間隔抽取樣本單位。 ? 整群抽樣：也稱叢聚抽樣或集團(tuán)抽樣。它是將總體分為若干部分 (每一部分稱為一個(gè)群 )，然后按隨機(jī)原則從中一群一群地抽選，對(duì)抽中群內(nèi)的所有單位進(jìn)行全面調(diào)查。 12 1. 總體中各元素的觀察值所形成的分布 2. 分布通常是未知的 3. 可以假定它服從某種分布 總體分布 (population distribution) 總體 13 1. 一個(gè)樣本中各觀察值的分布 2. 也稱經(jīng)驗(yàn)分布 3. 當(dāng)樣本容量 n逐漸增大時(shí)，樣本分布逐漸接近總體的分布 樣本分布 (sample distribution) 樣本 14 二、抽樣分布 (Sampling distribution) 抽樣分布的意義 ? 對(duì)統(tǒng)計(jì)量的所有可能取值及其對(duì)應(yīng)概率的描述，就是統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布，即 抽樣分布 。 ? 抽樣分布反映樣本統(tǒng)計(jì)量的分布特征，根據(jù)抽樣分布的規(guī)律，可揭示樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)之間的關(guān)系，計(jì)算抽樣誤差，并說(shuō)明抽樣推斷的可靠程度。 15 抽樣分布 (sampling distribution) 總體 計(jì)算樣本統(tǒng)計(jì)量 例如：樣本均值、比例、方差 樣本 16 例：樣本均值的抽樣分布 【 例 】 設(shè)一個(gè)總體 ， 含有 4個(gè)元素 (個(gè)體 ) ， 即總體單位數(shù) N=4。 4 個(gè)個(gè)體分別為 x1= x2= x3=3 、 x4=4 。 總體的均值 、 方差及分布如下 總體分布 1 4 2 3 0 .1 .2 .3 均值和方差 ????NxNii?)(122 ?????NxNii ??17 現(xiàn)從總體中抽取 n＝ 2的簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本，在重復(fù)抽樣條件下，共有 4 4=16個(gè)樣本。所有樣本的結(jié)果為 ? ?3,4 ?3,3 ?3,2 ?3,1 ?3 ?2,4 ?2,3 ?2,2 ?2,1 ?2 ?4,4 ?4,3 ?4,2 ?4,1 ?4 ?1,4 ?4 ?1,3 ?3 ?2 ?1 ?1,2 ?1,1 ?1 ?第二個(gè)觀察值 ?第一個(gè) ?觀察值 ?所有可能的 n = 2 的樣本（共 16個(gè)） 18 計(jì)算出各樣本的均值，如下表。并給出樣本均值的抽樣分布 ? ? ? ? ? ?3 ? ? ? ? ?2 ? ? ? ? ?4 ? ?4 ? ?3 ?2 ?1 ? ? ?1 ?第二個(gè)觀察值 第一個(gè) 觀察值 ?16個(gè)樣本的均值（ x） X 樣本均值的抽樣分布 0 .1 .2 .3 P (X ) 19 樣本均值的分布與總體分布的比較 ? = σ2 = 總體分布 1 4 2 3 0 .1 .2 .3 抽樣分布 P ( X ) 0 .1 .2 .3 X ?X? ?X?20 樣本均值的抽樣分布 ? 樣本平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差反映了樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)的平均誤差，故稱之為 抽樣平均誤差 （或抽樣標(biāo)準(zhǔn)差）。計(jì)算公式： （重復(fù)抽樣） ? 可見(jiàn)，抽樣平均誤差與總體標(biāo)準(zhǔn)差成正比變化，與樣本容量的平方根成反比變化。 ? 當(dāng)總體為正態(tài)分布時(shí)，對(duì)于任何樣本容量，樣本平均數(shù)的抽樣分布是正態(tài)分布。若總體方差 σ2未知，則可用樣本方差 s2取而代之 。 ? 樣本容量很大，無(wú)論總體分布如何，樣本平均數(shù)近似服從正態(tài)分布。 nx?? ?)1()1()1(22NnnNnnNnNnx ??????? ????21 樣本比例的抽樣分布 ? 當(dāng)從總體中抽出一個(gè)容量為 n的樣本時(shí)，樣本比例服從二項(xiàng)分布。 ? 當(dāng) n→ ∞時(shí) ， 二項(xiàng)分布趨近于正態(tài)分布 。 所以 ， 在大樣本下 ，若 np≥5且 n(1p) ≥5， 樣本比例 p近似服從正態(tài)分布 。 ? 比例的抽樣平均誤差 （ 重復(fù)抽樣 ） ? 式中 ， P為總體比例 ， 實(shí)際計(jì)算時(shí)通常采用以往經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)或樣本比例 。 nPPp)1( ???)1()1()1()1( Nnn PPN nNn P
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