抽樣分布與估計式-展示頁
2025-01-24 16:22本頁面
【正文】 樣? 先將母體加以編號，然後如抽籤般的抽出 200位即可。第二節(jié) 抽樣方法 (1)? 抽樣方法? 隨機抽樣（ random sampling）： 依照隨機的方式，使母群體中的每一個份子都有可能被抽到。? 非抽樣誤差（ nonsampling error） ：一切不是因為抽樣所產(chǎn)生的誤差。使用恰當(dāng)?shù)臉颖窘y(tǒng)計量來估計母體參數(shù)，也是降低抽樣誤差的方法之一。第一節(jié) 抽樣誤差 (2)? 估計誤差? 抽樣誤差（ sampling error） ：任何因為抽樣中的機遇（ chance）所產(chǎn)生的變動。? 3. 破壞性檢測。第一節(jié) 抽樣誤差 (1)? 不針對母體進(jìn)行普查的主要原因有：? 1. 母體太大，客觀條件限制。? 以樣本的統(tǒng)計量（ statistic），如樣本平均數(shù)、樣本變異數(shù)等，來推論母體的參數(shù)（ parameter），如母體平均數(shù)、母體變異數(shù)等。第 7章 抽樣分佈與估計式 前言? 抽樣的目的並不意味著我們關(guān)心的焦點是在樣本的資料上。樣本背後的母體才是關(guān)心的重點。? 要達(dá)到此目的，必須知道樣本的統(tǒng)計量的機率分佈，以及如何在眾多的統(tǒng)計量中，選擇最恰當(dāng)?shù)模员愎烙嬆阁w參數(shù)。? 2. 無法確知母體的範(fàn)圍。? 4. 從樣本的結(jié)果已經(jīng)可以有效推知母體。增加樣本數(shù)，可以降低抽樣誤差。適當(dāng)?shù)某闃臃椒?，可以降低抽樣誤差。例如樣本沒有代表性，在資料的蒐集、整理、分析時也可能產(chǎn)生誤差。? 非隨機抽樣（ nonrandom sampling）： 取決於研究者主觀的想法或是參照客觀環(huán)境的限制，所設(shè)計出來的抽樣方法，因此母群體的某些份子完全沒有被抽到的機會。 也可以利用均勻分佈所產(chǎn)生的數(shù)值來代替抽籤。有時研究者並不確知母群體的大小，簡單隨機抽樣並不見得可行。在工商界中，常用此方法進(jìn)行抽樣，如每隔幾個上門的顧客就訪問一位，每隔幾個產(chǎn)品就抽樣一個。 第二節(jié) 抽樣方法 (5)? 分層抽樣? 先決定有哪幾個重要的層（ strata），接著就依照母體分佈的比率，隨機抽樣。? 如果選擇一些不相干的層，就會一點效果都沒有。 第二節(jié) 抽樣方法 (6)? 集群抽樣? 先將母群體分為數(shù)個相似的集群，然後隨機抽取數(shù)個集群，加以調(diào)查。在分層抽樣裡，層與層之間的差異要大，但層之內(nèi)要非常相似。例如先集群抽樣，然後再簡單隨機抽樣。實務(wù)上，仍以兩階段和三階段的抽樣最為普遍。第二節(jié) 抽樣方法 (9)? 判斷抽樣? 它必須仰賴研究者主觀的判斷來進(jìn)行抽樣。因為在配額抽樣中，研究者只是去估計母體的比例而已。第三節(jié) 抽樣分佈 (1)? 推論統(tǒng)計學(xué)就是利用樣本統(tǒng)計量來估計母體參數(shù)的一門學(xué)問。? 基本上我們關(guān)心該分佈是何種機率分佈，平均數(shù)和變異數(shù)各為多少，藉以估計母體參數(shù)。若令? Y的平均數(shù)和變異數(shù)分別為 第三節(jié) 抽樣分佈 (3)? 例子 1? 令 X1表示丟公平硬幣出現(xiàn)的點數(shù)， X2表示丟公平骰子出現(xiàn)的
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