統(tǒng)計(jì)學(xué)之抽樣與抽樣估計(jì)概述3-wenkub.com
2025-01-18 12:06 本頁面
【正文】 （ 5分） （ 2） %的可靠性估計(jì)該廠工人的月平均產(chǎn)量的區(qū)間。 222875 1 925 2 1225 11055 .5100( 875 1055 .5 ) 1 ( 1225 1055 .5 ) 1100 ( )( )1002 xxfxfx x fsfsnt??? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ??????? ? ? ? ? ? ? ? ???? ? ?? ? ? ? ?（ 小 時(shí) ）（ ）小 時(shí)小 時(shí)（ 小 時(shí) ） 估計(jì)區(qū)間的下限： － = 估計(jì)區(qū)間的上限： ＋ = 所以，這批電子元件的平均耐用時(shí)數(shù)在 ，可靠程度為%。 ? （ 4） 抽樣方法 。 ? （ 2） 總體方差 σ 2。 ?抽樣的方法。 ? 抽樣方法 重置抽樣 不重置抽樣 注意： 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。 ? （ 4） 抽樣方法 。 ? （ 2） 總體方差 σ 2。 ??? ????????? 1})1()1({ 2/2/ n PPzpPn PPzpP ))1(,)1((2/2/ nPPzpnPPzp ?????? nPPzzpx)1(2/2/?????? ?【 例 】 某城市想要估計(jì)下崗職工中女性所占的比例 ， 隨機(jī)抽取了100 個(gè)下崗職工， 其中 65人為女性職工 。 ? （ 1） 總體方差 σ 2已知時(shí) ? 由于 ，所以對(duì)于給定的置信度 1α ，有 ? 即 ? 可見，極限誤差的計(jì)算公式為 ? 則總體均值的置信區(qū)間為 22{ } 1/xP z zn?? ? ?? ?? ? ? ? ?( 0 , 1 )/xzN n?? ?? ??? ? ???????? ?? 12/ nzx xx znz ???? 2/2/ ??? ),(xx xx ????? 解：已知 =58， σ =10， zα /2=， n=100 ? =10/10=1（ 千克 ） ? = 1=（ 千克 ） ? 置信下限為 =， ? 置信上限為 58+= ? 故所求置信區(qū)間為（ ， ）千克。 解：重復(fù)抽樣條件下， 不重復(fù)抽樣條件下， 在樣本量相同的情況下，不重復(fù)抽樣的平均誤差要小于重復(fù)抽樣的平均誤差。 在其他條件不變的情況下，重復(fù)抽樣的抽樣誤差大于不重復(fù)抽樣。 在其他條件不變的情況下，總體標(biāo)志的變異程度愈小，則抽樣誤差也愈小；總體標(biāo)志的變異程度愈大，則抽樣誤差也愈大。 它是樣本指標(biāo)可允許變動(dòng)的上限或下限與總體指標(biāo) 之差的絕對(duì)值。 ? 登記性誤差：存在于一切調(diào)查中 ? 代表性誤差：僅產(chǎn)生于抽樣調(diào)查，不可避免。 代表性誤差是指用樣本指標(biāo)推斷總體指標(biāo)時(shí)，由于樣本結(jié)構(gòu)與總體結(jié)構(gòu)不一致、樣本不能完全代表總體而產(chǎn)生的誤差。 NXXNNPXXXXNXXXXiNN? ???????????2212121)(???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 ? 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 。 ? 整群抽樣：也稱叢聚抽樣或集團(tuán)抽樣。 ? 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。? 總體 (Population) 研究對(duì)象的全體稱為總體 ? 樣本（子樣） (Sample) 從總體中抽取一部分個(gè)體進(jìn)行試驗(yàn)或觀察，這種從總體中抽取個(gè)體的行為稱為抽樣。 ? 簡單隨機(jī)抽樣 ： 從總體中抽取樣本
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