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簡單隨機(jī)抽樣與系統(tǒng)抽樣(更新版)

2025-07-01 08:27上一頁面

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【正文】 (隨機(jī)數(shù)表見本章末第 103頁附表 ) 解: S1 將 30個(gè)燈泡編號(hào): 00, 01, 02,03, …… , 30; S2 在隨機(jī)數(shù)表中任取一組數(shù)作為開始。得到的號(hào)碼若在前面已經(jīng)取出,也跳過,如此進(jìn)行下去,直到取滿為止; S4 根據(jù)選定的號(hào)碼抽取樣本。 隨機(jī)數(shù)表法 ( 1) 隨機(jī)數(shù)表是統(tǒng)計(jì)工作者用計(jì)算機(jī)生成的隨機(jī)數(shù) , 并保證表中的每個(gè)位置上的數(shù)字是等可能出現(xiàn)的 。抽簽時(shí),每次從中抽出 1個(gè)號(hào)簽,連續(xù)抽取 n次,就得到一個(gè)容量為 n的樣本。 溫馨提示: —— 統(tǒng)計(jì)的基本思想方法: 用樣本估計(jì)總體,即通常 不直接去研究總體,而是通過 從總體中抽取一個(gè)樣本,根據(jù) 樣本的情況去估計(jì)總體的相應(yīng) 情況 . 關(guān)于“總體和樣本” 總體 通常是指我們需要考 慮的對(duì)象的 全體 .其中每一個(gè)考 察對(duì)象叫做 個(gè)體 . 樣本 就是從總體中抽取的一 個(gè) “ 部分 ” . 樣本中個(gè)體的個(gè)數(shù)叫做樣本 的容量 . 要從某汽車廠生產(chǎn)的 30輛汽車中隨機(jī)抽取 3輛進(jìn)行測試 。 結(jié)論:在抽樣時(shí)不能只圖方便。它可以幫助我們理解為什么一個(gè)好的樣本如此重要。實(shí)踐中,由于所考察的總體中的個(gè)體數(shù)往往很多,而且許多考察帶有破壞性,因此,我們通常只考察 總體 中的一個(gè) 樣本 ,通過樣本來了解總體的情況。我國土地沙漠化問題非常嚴(yán)重 ,全國沙漠化土地面積已超過 174000平方公里 ,并以每年 3400平方公里的速度擴(kuò)張。 看一看 例如,為了了解一批計(jì)算器的壽命,我們能將它們逐一測試嗎?很明顯,這既不可能也沒必要。下面的故事是一次著名的失敗的統(tǒng)計(jì)調(diào)查,被稱為抽樣中的泰坦尼克事件。如果使用“方便樣本”,那么得出與事實(shí)不符的結(jié)論的可能性就會(huì)大大增加。 ,抽樣時(shí),樣本的容量要合理,樣本的個(gè)體要有代表性。 如果用從個(gè)體數(shù)為 N的總體中抽取一個(gè)容量為 n的樣本 ,那么每個(gè)個(gè)體被抽取的 可能性 等于 nN抽簽法 先將總體中的所有個(gè)體(共 N個(gè)) 編號(hào) (號(hào)碼可以從 1到 N),并把號(hào)碼寫在形狀、大小相同的號(hào)簽上(號(hào)簽可以用小球、卡片、紙條等制作),然后將這些號(hào)簽放在同一個(gè)箱子里,進(jìn)行 均勻攪拌 。 缺點(diǎn) : (1)當(dāng)總體中的個(gè)體數(shù)較多時(shí),制作號(hào)簽的成本將會(huì)增加,使得抽簽法成本高 (費(fèi)時(shí)、費(fèi)力 ); (2)號(hào)簽很多時(shí),把它們“攪拌均勻”就比較困難,結(jié)果很難保證每個(gè)個(gè)體入選樣本的可能性相等,從而使產(chǎn)生壞樣本 (即代表性差的樣本 )的可能性增加。 能從本例體會(huì)下,從 000開始編號(hào)的好處嗎? 用隨機(jī)數(shù)表法抽取樣本的 步驟: S1 將總體中的所有個(gè)體編號(hào)(每個(gè)號(hào)碼位數(shù)一致); S2 在隨機(jī)數(shù)表中任選一個(gè)數(shù)作為開始; S3 從選定的數(shù)開始按一定的方向讀下去,得到的號(hào)碼若不在編號(hào)中,則跳過;若在編號(hào)中,則取出。 例 2.從 30個(gè)燈泡中抽取 10個(gè)進(jìn)行質(zhì)量檢測,說明利用隨機(jī)數(shù)表法抽取這個(gè)樣本的步驟。N39。 抽樣方法 簡單隨機(jī)抽樣 抽簽法 系統(tǒng)抽樣 隨機(jī)數(shù)表法 共同點(diǎn) ( 1)抽樣過程中每個(gè)個(gè)體被抽到的概率相等;( 2)都要先編號(hào) 各自特點(diǎn) 從總體中逐一抽取 先均分,再按事先確定的規(guī)則在各部分抽取 相互聯(lián)系 在起始部分抽樣時(shí)采用簡單隨機(jī)抽樣 適用范圍 總體中的個(gè)體數(shù)較少 總體中的個(gè)體數(shù)較多 兩種抽樣方法比較
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