第5章 抽样

1、4.1 整群抽样,一、整群抽样的定义与特点,1.整群抽样的定义 整群抽样是将整体划分为若干群,然后 以群为抽样单元,从总体中随机抽取一部分群，对抽中的群中的所有基本单元进行调查的一种抽样技术。2.整群抽样的优点 （1）抽样框编制得以简化 （2）实施调查便利，节约费用3.整群抽样的缺点：抽样误差较大。,二、群的划分,整群抽样中的群大致可分为两类： 一类是根据行政或地域形成的群体，如学校企业和街道，对此采用整群调查是为了方便调查，节约费用。 另一类群则是调查人员人为确定的，如将一大块面积划分若干块较小面积的群，这时就需要考。

2、第三章 不等概抽样,3.1 PPS抽样,3.2 不等概PS抽样,3.3 Rao-Hartley-Cochran随机分群抽样,PPS抽样的概念,PPS抽样的实现方法,PPS抽样的估值法,3.1 PPS抽样,最优规模测度,PPS抽样的概念,PPS抽样的使用背景,调查一城市企业的产值，各企业单位是抽样单元，企业规模差异很大，有不同的资产.,调查某一地区小麦产量，以村为抽样单元，但各村拥有的麦地面积不一样.,调查某商贸集团的销售额，以其下辖各超市为抽样单元，各超市的销售人员数量不等。,PPS抽样的概念,PPS抽样的概念,Probability proportion to size.,各单元被抽取的概率正比于规模测度,。

3、第四章 分层抽样,4.1 估值法(一),4.2 估值法(二) 组合比估计和回归估计,4.3 样本量的分配,4.4 与简单随机抽样之比较,4.5 如何适当分层,4.6 后分层估计和定额抽样,分层抽样的提法,估值法(一),4.1 估值法(一),分层抽样的提法,分层抽样的步骤,分层：,抽样：,从每层抽取一个样本构成总的样本,采用分层抽样的理由,可同时对子总体进行参数估计,便于组织实施,可根据各层特点采用不同抽样方式,可使样本在总体中分布均匀,从而具有更好代表性,适当分层可提高参数估计的精度,(Stratified sampling),分层抽样的提法,分层抽样的问题,如何分层,如何确定。

4、为什么要进行抽样？ 如何进行简单随机抽样？ 正态分布、 分布、F分布、t分布的定义、图形分布形态如何？ 中心极限定理的含义如何？,4.1 关于抽样的基本概念,为什么要抽样?为了收集必要的资料，对所研究对象（总体）的全部元素逐一进行观测，往往不很现实。,抽 样 原因,元素多，搜集数据费 时、费用大，不及时而 使所得的数据无意义,总体庞大,难以对总体的全部元素进行研究,检查具有破坏性,炮弹、灯管、砖等,简单随机抽样（x1, x2, xn）:简单随机抽样是指从总体中抽取样本容量为n 的样本时，x1, x2, xn这n个随机变量必须具备以下两个条件：。

5、第 5 章 抽样与参数估计,第 5 章 抽样与参数估计,5.1 抽样及其分布 5.2 抽样方法 5.3 参数估计 5.4 样本容量的确定 5.5 Excel的应用,学习目标,1 了解抽样和抽样分布的基本概念 2 了解点估计的概念和估计量的优良标准 3 掌握总体均值、总体比例和总体方差的区间估计 掌握样本容量的确定 掌握Excel的应用,5.1 抽样及其分布,1 统计推断 2 几个基本概念 总体个体样本 统计量 3 抽样分布,统计推断,参数估计在统计方法中的地位,统计推断,1统计学 描述统计学：研究如何全面收集被研究客观事物的数据资料并进行简缩处理，描述其群体特征和数量规律。

6、第5章 抽样分布与参数估计,总体？ Population?,统计推断,估计与检验Estimates & tests,推断过程 Inference Process,总体Population,样本 Sample,在统计学研究中存在着三种分布 样本分布：实际所观察到的资料的分布。 总体分布：如二项分布和正态分布，通常用数学模型来描述，是一种理论分布。 抽样分布：即统计量的概率分布。从一个总体中按样本一定大小抽出所有可能的样本，由这些样本所得的统计量而形成的一种概率分布。,抽样分布 统计数分布,抽样分布的形成过程 (sampling distribution),5.1 样本平均数分布,设有一个X变量的总体，即原。

7、第5章 抽样估计和假设检验,第5章 抽样估计和假设检验,抽样估计所采用的是统计推断中参数估计的思想和方法，简单随机抽样情况下的抽样估计就是统计推断中的参数估计，在不同的抽样方式下又产生了具体的估计方法，比如系统抽样下的估计、分层抽样下的估计、整群抽样下的估计等等。统计推断是统计的核心思想，包括参数估计和假设检验等内容。是根据带随机性的观测数据即样本数据以及问题的条件和假定（概率模型），而对未知现象作出的，以概率形式表述的判断。它是数理统计学的主要任务，其理论和方法构比例理统计学的主要内容。统计推断的一。

8、第 5 章 抽样与参数估计,第 5 章 抽样与参数估计,5.1 抽样及其分布 5.2 点估计 5.3 单个总体参数的区间估计 5.4 两个总体参数的区间估计 附录： Excel的应用,学习目标,1 了解抽样和抽样分布的基本概念 2 了解点估计的概念和估计量的优良标准 3 掌握总体均值、总体比例和总体方差的区间估计 掌握样本容量的确定 掌握Excel的应用,5.1 抽样及其分布,1. 抽样推断 2几个基本概念 总体个体 样本 统计量 抽样单元与抽样框 3. 抽样组织方式 4 抽样分布,抽样推断的概念,抽样推断是指根据随机原则，从总体中抽取一部分单位进行观察，并依据所获得数。

9、第五章 抽样推断,第一节 抽样推断的意义,一、抽样推断的含义 二、抽样的基本概念 (一)总体和样本 (二)总体指标和样本指标 三、抽样方法 重复抽样和不重复抽样,四、抽样调查的组织形式 （一）简单随机抽样 （二）类型抽样 （三）等距抽样 （四）整群抽样,第二节 抽样误差,一、抽样误差的含义 二、抽样平均误差 1重复抽样条件下抽样平均误差的计算,2不重复抽样条件下抽样平均误差的计算,三、影响抽样平均误差的因素 (一)样本单位数的多少 (二)总体被研究标志的变异程度 （三）抽样组织形式和抽样方法,四、抽样极限误差 五、抽样误差的概率度。

10、第5章 抽样与抽样分布,学习目标,理解随机试验和随机事件的概念，了解事件之间的关系； 理解概率的定义，掌握概率的运算法则； 理解随机变量和概率分布的概念； 掌握二项分布的主要特征及其应用； 掌握正态分布的主要特征及其应用； 了解随机抽样方法； 了解抽样分布的形成过程，理解抽样分布的意义，掌握抽样分布的性质； 理解大数定律和中心极限定理。,目录,抽样调查概述 抽样估计的原理 抽样分布 SPSS在概率论中的应用,5.1 抽样调查概述,抽样调查：按照一定的规则从总体中取出一部分单元组成一个样本，并收集样本的数据资料的过程，简称。

11、1,第五章 抽样推断 和参数估计,2,学习目标,区分总体分布、样本分布、抽样分布，理解抽样分布与总体分布的关系，掌握单总体参数推断时样本统计量的分布，掌握双总体参数推断时样本统计量的分布 抽样误差的含义及计算 样本容量的确定方法（纯随机抽样） 估计量与估计值的概念 点估计与区间估计的区别 评价估计量优良性的标准 抽样平均数和抽样成数的区间估计方法（纯随机抽样） 一个总体参数的区间估计方法；两个总体参数的区间估计方法,3,5.1 抽样推断,5.1.1 抽样和抽样分布 5.1.2 抽样平均误差 5.1.3 抽样极限误差 5.1.4 样本容量的确定,4。

12、,等概率整群抽样,一、概述及符号说明,二、单阶段抽样,三、两阶段抽样,四、抽样设计,五、系统抽样,六、基于模型推理,调查目的：调查含10000家住户的社区中住户拥有自行车数目； 策略一：样本容量为400个住户的简单随机抽样； 策略二：整群抽样。整群抽样步骤： 1、将社区分为500个组(每个组20家住户)从500个组中随机抽取20个组(组:初级抽样单元PSU) 2、从随机抽取20组中普查组内的每一家住户(住户:二级抽样单元SSU),500个街区称为初级抽样单位（PSU），街区中的住户称为次级抽样单位（SSU）,注意： 1、抽样单元(PSU)不同于观测单元(SSU); 2。

13、第 5章 抽样分布,1、常见的抽样方法 2、三种不同性质的分布 3、 一个总体参数推断时样本统计量分布 4、两个总体参数推断时样本统计量分布,学习目标,了解常见的抽样方法 区分总体分布、样本分布、抽样分布 理解抽样分布与总体分布的关系 掌握单总体参数推断时样本统计量的分布 掌握双总体参数推断时样本统计量的分布,5.1 常见的抽样方法,指样本单位的抽取不受主观因素及其他系统性因素的影响，每个总体单位都有均等的被抽中机会,一、抽样推断,按照随机原则 从全部研究对象中抽取一部分单位进行调查，并以调查结果对总体数量特征作出具有一。

14、第5章 抽样与抽样分布,抽样的基本概念（理解） 基本的抽样方法（掌握） 常用的抽样分布（知道）,主要内容和学习目标,一、抽样的基本概念,总体、单位与样本,样本容量与样本个数,参数与统计量,非抽样误差与抽样误差,抽样单元与抽样框,总体：调查研究的事物或现象的全体用符号X表示 单位：构成总体的每一个个别事物用符号Xi表示 样本：从总体中抽取的一部分总体单位的集合用符号（X1,X2,Xn)表示样本是一个n维随机变量样本观察值用符号（x1,x2,xn)表示简单随机样本是具有代表性和独立性的样本,总体、单位与样本,样本容量：一个样本中所包含的。

15、5.1 不等概抽样,一、概念与特点,前面所学的简单随机抽样，总体中的每个单元具有同样的入样概率，它是等概率抽样。 与等概率抽样对应的另一类方法是不等概抽样，也就是在抽样前赋予总体每个单元一个入样概率.一般而言,每个单元的入样概率是由该单元在整体中的地位来确定的.因此每个单元的入样概率可能是不相同的.,什么时候使用不等概抽样? 实际工作中，如果遇到下面几种情况，则可以考虑使用不等概抽样： 1、抽样单元在总体中所占的地位不一致 2、调查的总体单元与抽样总体的单元不一致 3、改善估计量,不等概抽样的优点： 提高估计精度,减。

16、2019/5/29,管 理 统 计 学,管理科学与工程学院李 红 13934539612,2019/5/29,一、课程性质和任务,管理统计学是一门以经济管理理论为基础，以一般统计学为方法，研究社会和经济管理问题的应用学科。本课程任务是要使学生掌握研究经济管理问题中搜集和整理资料的方法，并能应用这些常用的搜集和整理资料的方法解决实际问题；要使学生掌握资料的分析方法，借助于计算机，能应用资料分析方法从实际调查资料中分析规律性，为经济管理中的决策提供统计依据 。,2019/5/29,二、课程的目的和要求,1.认识到管理统计学是一门科学，也是一门艺术。不同。

17、第5章 抽样分布与抽样方法,gongweinbu.edu.cn,本章主要内容,随机抽样和统计推断抽样分布抽样设计方法,教学基本要求,通过本章的学习，掌握抽样的概念，简单随机抽样的方法；掌握重置抽样的抽样分布，不重置抽样的抽样分布；识记抽样其他组织形式，抽样设计的基本原则，掌握各种抽样组织形式的抽样平均误差的计算方法，了解抽样方案的设计内容。,抽样的基本概念,抽样涉及的基本概念有：总体与样本样本容量与样本个数总体参数与样本统计量重复抽样与不重复抽样这些概念是统计学特有的，体现了统计学的基本思想与方法。,总体和样本（回顾）,1.。

18、统计 学STATISTICS第 5章 抽样与抽样分布届悄邦泻牡兰痈秃怕皮抱锥淑湿熄甸呼专衫家甭颓迢欲阴侨拔构辛凸躲率第5章抽样与抽样分布上海市精品课程统计学PowerPoint统计 学STATISTICS1 - 2学习目标 理解随机试验和随机事件的概念，了解事件之间的关系； 理解概率的定义，掌握概率的运算法则； 理解随机变量和概率分布的概念； 掌握二项分布的主要特征及其应用； 掌握正态分布的主要特征及其应用； 了解随机抽样方法； 了解抽样分布的形成过程，理解抽样分布的意义，掌握抽样分布的性质； 理解大数定律和中心极限定理。齿薄恨刹饱搬街沛意辊。

19、第五章 抽样与抽样分布王新华武汉工业学院 经管学院主要内容 5.1常用的抽样方法 5.2抽样分布重点与难点 重点：常用的几种抽样方法（包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样）、抽样分布定理 难点：抽样分布定理的应用5.1常用的抽样方法 样本（ sample）是按照一定的抽样规则从总体中抽取的一部分单位的集合。根据抽取的原则不同，抽样方法有概率抽样和非概率抽样。 （ 本科评估专家如何抽样？ ）5.1常用的抽样方法（ 1）概率抽样（随机抽样）：按随机原则抽取样本，随机原则（ random）排除主观意愿的干扰，使总体的每个单位都有。

20、第五章 抽样,第一节 抽样与抽样调查,抽样调查：从研究对象的整体中选出一部分代表加以调查研究，然后用所得结果推论和说明总体的特性。,抽样的分类：非概率抽样：根据研究任务的要求和对调查对象的分析，主观的、有意识地在研究对象的总体中进行选择。概率抽样：依据概率理论，按照随机的原则选择样本，完全不带调查者的主观色彩。,抽样调查的优越性： 1.调查费用较低；（比如第三次人口普查，动用调查人员710多万，话费约4亿元。） 2.速度快； 3.应用范围广； 4.可获得内容丰富的资料； 5.准确度高。,1984年美国总统选举预测与实际结果比。