商务统计学Ch07ppt课件
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教学课件 商务统计学(第5版)
样本 数据 (Xi) : 10 12 14 15 17 18 18 24
n=8
平均数 = X = 16
S (10 X)2 (12 X)2 (14 X)2 (24 X)2 n 1
(10 16)2 (12 16)2 (14 16)2 (者个人已经发布的数据。 • 可以设计一个实验来获得必要的数据。 • 可以进行调查。 • 可以通过观察研究的方式。
Chap 1-14
数据的类型
▪ 属性变量（categorical variables）（也称为 定性变量（qualitative variables））给出定 性的回答，比如是或者不是。
全距 = 120 - 1 = 119
Chap 3-34
变异程度的度量:方差
• 观察值相对其算术平均数的离差平方和
– 样本方差:
n
(Xi X)2
S2 i1 n-1
其中
X= 算术平均数
n = 样本容量 Xi = 变量X 的第i个观测值
Chap 3-35
变异程度的度量:标准差
• 变异程度最常用的度量 • 显示与平均数的变异程度 • 方差的平方根 • 与原始数据有相同的单位
Chap 1-16
连续的
例子: 重量 电压
(衡量特征)
统计学使用的电脑程序
• Minitab
– 进行统计分析的统计包 – 用来进行尽可能精确的统计分析
• Microsoft Excel
– 多种功能的数据分析工具 – 有多种功能，但是每一种都没有其他程序那样专注
• Minitab和Excel都用工作表来存储收集来分析的数据
统计学的类型
• 统计学
• 将数字转化为对决策者有用信息的数学的分支。
商务与经济统计07
0.67 0.72 0.77
p
Slide 38
第三十八页，编辑于星期二：十六点 二十七分。
分层抽样 集群抽样 系统抽样 方便抽样 判断抽样
抽样方法
Slide 39
第三十九页，编辑于星期二：十六点 二十七分。
End of Chapter 7
Slide 40
第四十页，编辑于星期二：十六点 二十七分。
三位随机数
744 436 865 790 835 902 190 436 etc.
申请者编号
No. 744 No. 436 No. 865 No. 790 No. 835 超过 900 No. 190 已经出现过
etc.
Slide 13
第十三页，编辑于星期二：十六点 二十七分。
No. 随机数
1
744
Slide 16
第十六页，编辑于星期二：十六点 二十七分。
A
B
C
是否具有类似
1 申请人编号 考试成绩 工作经验
2
12
1107
有
3
773
1043
无
4
408
991
无
5
58
1008
有
6
116
1127
无
7
185
982
无
8
510
1163
无
9
394
1008
有
第10至第901行省略
D
随机数 0.00027 0.00192 0.00303 0.00481 0.00538 0.00583 0.00649 0.00667
x 的抽样分布
x 的抽样分布是指所有可能的样本平均值 x的概率分
商务统计学ppt课件
一、什么是统计 二、什么是统计学 三、统计规律 四、统计的应用领域
精选ppt课件
6
什么是统计？
1、统计工作
收集数据的活动
2、统计数据
对现象计量的结果
3、统计学
分析数据的方法和技术
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7
什么是统计学？
➢收集、分析、表述和解释数据的科学 1、收集数据：取得数据 2、数据分析：分析数据 3、数据表述：图表展示数据 4、数据解释：结果的说明
一、分类数据、顺序数据、数值型数据 二、观测数据和实验数据 三、截面数据和时间序列数据
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19
什么是统计数据？
1、对现象进行计量的结果 2、不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据
集 3、不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文
字的
精选ppt课件
20
统计数据的分类
统计数据的分类
按计量层次
商务统计学 Business Statistics
精选ppt课件
1
参考书籍：
• 商务统计学 戴维.M.莱文等著 贾俊平改编
•
中国人民大学出版社
• 统计学原理 谢启南 主编 暨南大学出版社
• 统计学原理 贾俊平 中国人民大学出版社
精选ppt课件
2
成绩评定方法
• 1.闭卷考试成绩（70%） • 2.平时作业、考勤和上机。（30%）
精选ppt课件
29
变量 （variable）
1、说明现象某种特征的概念
如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等 变量的具体表现称为变量值，即数据
2、变量可以分为
分类变量（categorical variable）：说明事物类别的一个名称 顺序变量（rank variable）：说明事物有序类别的一个名称 数值型变量（metric variable）：说明事物数字特征的一个名
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6
什么是统计？
1、统计工作
收集数据的活动
2、统计数据
对现象计量的结果
3、统计学
分析数据的方法和技术
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7
什么是统计学？
➢收集、分析、表述和解释数据的科学 1、收集数据：取得数据 2、数据分析：分析数据 3、数据表述：图表展示数据 4、数据解释：结果的说明
一、分类数据、顺序数据、数值型数据 二、观测数据和实验数据 三、截面数据和时间序列数据
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19
什么是统计数据？
1、对现象进行计量的结果 2、不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据
集 3、不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文
字的
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20
统计数据的分类
统计数据的分类
按计量层次
商务统计学 Business Statistics
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1
参考书籍：
• 商务统计学 戴维.M.莱文等著 贾俊平改编
•
中国人民大学出版社
• 统计学原理 谢启南 主编 暨南大学出版社
• 统计学原理 贾俊平 中国人民大学出版社
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2
成绩评定方法
• 1.闭卷考试成绩（70%） • 2.平时作业、考勤和上机。（30%）
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29
变量 （variable）
1、说明现象某种特征的概念
如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等 变量的具体表现称为变量值，即数据
2、变量可以分为
分类变量（categorical variable）：说明事物类别的一个名称 顺序变量（rank variable）：说明事物有序类别的一个名称 数值型变量（metric variable）：说明事物数字特征的一个名
商务统计学教学课件
（三）指标体系中指标的分类
• 1、水平指标——（1）存量指标与流量 指标，（2）实物指标与价值指标。
• 2、比率指标——（1）比例相对指标， （2）比值相对指标，（3）动态相对指 标，（4）弹性相对指标，（5）强度相 对指标。
（四）指标体系设计的内容
1、确定统计指标体系的框架； 2、确定每一个指标的内涵和外延； 3、确定每个统计指标的计量单位； 4、确定每个统计指标的计算方法。
N0 CNn
（四）泊松分布
泊松分布是稀有事件出现次数的理 论分布模型，如自然灾害、意外事故、 机器故障等事件出现的次数都近似地服 从泊松分布。泊松分布概率模型为：
Pxmm e
m!
六、连续变量概率分布模型
连续型随机变量的取值范围可以是数轴上的 某个区间，也可以是整个数轴。由于它可以取 无穷多个不同的数值，所以描述其概率分布的 最完善方法是概率函数式。在理论分析中，描 述连续变量概率分布的最常用的概率函数式是 概率分布密度函数。
P x n 1 C n n 1p n 1 q n 0
（三）超几何分布
假设0-1总体中共有N个个体，其中取
“是”值的个体有N1个，取“非”值的 个体有N0个。现从不放回地随机抽取n个 个体，记x为取“是”值的个体数目，则
其 中 恰 有 n1 个 个 体 取 “ 是 ” 值 、 且 有 n0=n-n1个个体取“非”值的概率为：
二、统计学的作用
• （一）统计学在科学研究中的作用——提出假 说并判定假说的正确与否
• （二）统计学在生产中的作用——通过试验分 析找出最佳工艺，并对生产过程进行统计质量 控制。
• （三）统计学在管理中的作用——抽样调查了 解社会与市场，为决策提供依据；并可建立各 种社会与经济发展模型，定量地模拟社会与经 济的运行，既可分析社会与经济的发展及其结 构变化，又可进行政策效果的评价。
商务与经济统计ppt第1章
Slide 7
数据、数据集、个体、变量和观测值
个体
公司
变量
股票 年销售额 每股盈余 交易所 （百万美元） （美元）
Dataram
NQ
EnergySouth
N
Keystone
N
LandCare
NQ
Psychemedics
N
73.10 0.86 74.00 1.67 365.70 0.86 111.40 0.33 17.60 0.13
Slide 13
度量尺度
间隔尺度 如果数据具有顺序尺度的特征，同时两个顺序之间 有固定的间隔时，可以用间隔尺度来度量。
间隔尺度永远是数字型的数据。
© 2011 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part.
Slide 12
顺序尺度
度量尺度
例子: 大学生可以按照年级利用非数字型标签来排序，
比如大一、大二、大三或者大四。
也可以用数字标签来表示年级，如1代表大一， 2代表大二，以此类推。
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Slide 2
统计
提供均值、中位数、百分比、次序等数字特征用以描述 商务和经济形势。
统计 习题课件 CH07
两独立样本设计资料 t 检验的功效
计算
Zβ
: Zβ =
σ
|δ | Zα 1 1 + n1 n2
其 中 , n1 , n 2 分 别 为 两 样 本 的 样 本 含 量 , 其 余 符 号 含 义 同 上 .
第五节 假设检验的功效
三,应用假设检验需要注意的问题 对服从正态分布资料进行t检验,不是 看样本均数间差别的大小,而是推断两个 总体均数是否相等(或其中一个大于另一 个);类似地,对服从二项分布资料或 Poisson分布资料进行Z检验,目的也是对 相应的总体参数大小进行推断.
(二)两独立样本设计资料的 Z 检验 独立样本设计资料的 设计 检验统计量: 检验统计量: | p1 p2 | 1 1 pc (1 pc )( + ) n1 n2 | p1 p2 | 0.5( 或 Z= 1 1 + ) n1 n2 1 1 pc (1 pc )( + ) n1 n2
Z=
其中, n1 , n2 分别为两样本的样本含量;
思考与练习
3. 随机将 20 只雌体中年大鼠均分为甲,乙两组,乙组中的每只大鼠接受 3mg/kg 的内毒素,甲组作为对照组,分别测得两组大鼠的肌酐(mg/L)如下: 甲(对照)组: 6.2 乙(处理)组: 8.5 3.7 6.8 5.8 11.3 2.7 3.9 9.4 9.3 6.1 7.3 6.7 7.8 3.8 7.2 6.9 8.2
当 n 不太大时, 需作如下的连续性校正: | X n π 0 | 0 .5 n π 0 (1 π 0 ) | p π0 | 0 .5 n π 0 (1 π 0 ) n
Z =
或
Z =
其中,π0 为已知的总体概率(一般为理论值,标准值或经过大量观察所得的稳 X 定值等) p = , . n
商务统计学PPT课件
3. 主观概率 基于个人过去的经验、个人观点和对特定情况分析的结合。
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 4-4
先验概率例子
找出从一副标准的52张扑克牌中选出脸牌（J、Q和K） 的概率。
脸牌的概率=X/T=脸牌总数/总牌数 =12张脸牌/52张牌数 =3/13
黑牌 红牌 总计
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
1点 非1点 总计
2
24
26
2
24
26
4
48
52
样本空
2间24来自224Chap 4-9
显示事件事件
韦恩图
令 A = 1点 令 B = 红牌
A
A ∩ B = 1点且 红牌
例如P(K且黑桃)
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 4-11
互斥事件
互斥事件
不能同时发生的事件 例子: 从一副牌中抽出一张牌
A = 方块q; B = 梅花q 事件 A 和 B 为互斥事件
Chap 4-3
判定概率
有三种方式判定不确定性事件概率:
假设各种 结果出现 的可能性 都是一样 的
1. a 先验概率 --基于预先掌握的知识对事件发生的概率做出推测。
事件发生的概率=X/Y 其中X表示使某事件发生的结果数量，Y表示所有可能出现的结果总数。
2. 经验概率
事件发生的概率=使其发生的事件数量/基本事件总数。
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Chap 4-4
先验概率例子
找出从一副标准的52张扑克牌中选出脸牌（J、Q和K） 的概率。
脸牌的概率=X/T=脸牌总数/总牌数 =12张脸牌/52张牌数 =3/13
黑牌 红牌 总计
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1点 非1点 总计
2
24
26
2
24
26
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样本空
2间24来自224Chap 4-9
显示事件事件
韦恩图
令 A = 1点 令 B = 红牌
A
A ∩ B = 1点且 红牌
例如P(K且黑桃)
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Chap 4-11
互斥事件
互斥事件
不能同时发生的事件 例子: 从一副牌中抽出一张牌
A = 方块q; B = 梅花q 事件 A 和 B 为互斥事件
Chap 4-3
判定概率
有三种方式判定不确定性事件概率:
假设各种 结果出现 的可能性 都是一样 的
1. a 先验概率 --基于预先掌握的知识对事件发生的概率做出推测。
事件发生的概率=X/Y 其中X表示使某事件发生的结果数量，Y表示所有可能出现的结果总数。
2. 经验概率
事件发生的概率=使其发生的事件数量/基本事件总数。
英文商务统计学ppt_第七章Ch07
Learning Objectives
In this chapter, you learn:
To distinguish between different sampling methods The concept of the sampling distribution To compute probabilities related to the sample mean and the sample proportion The importance of the Central Limit Theorem
Business Statistics: A First Course
5th Edition
Chapter 7 Sampling and Sampling Distributions
Basic Business Statistics, 11e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 7-1
In convenience sampling, items are selected based only on the fact that they are easy, inexpensive, or convenient to sample. In a judgment sample, you get the opinions of preselected experts in the subject matter.
Simple Random
Stratified Cluster
Systematic
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现代商务数据统计学部分课件
市场=消费者群（顾客群）+ 购买力 + 购买欲望（消费需求）
二、市场体系
任何商务活动都与市场体系密切相关。这就是说，市场的理解还必须从市场体系的角 度出发，才能对市场有一个充分地认识。
从严格意义上说，市场体系既包括市场运行体系又包括市覆盖行体系。市场运行体系包 括市场机制、市场体制等。覆盖体系是由许多相互联系、相互制约的市场组成的。它包括主体 市场、客体市场、时间市场和空间市场。这些市场构成了多维立体的市场结构。因此 市场体
系应主要包括：市场机制、市场体制、市场结构。这就是说，一个完备的市场体系是由完备
的市场机制、完备的市场体制和完备的市场结构所构成。 市场机制：是指市场上直接发挥作用的价格、供求、竞争、税收、利率等诸因素所形成
的一个有机制约体系。 市场体制：是指市场的管理组织体系及其一系列管理制度的总称。 市场结构：是一个多维立体的市场结构。 就目前而言，不论是市场机制还是市场体制乃至市场结构都需要进一步完善。我国只有
1、 实物形态市场 实物形态市场上所交换的商品都是硬件商品。按照硬件商品的最终用途不同，实物形态市 场可分为：生产资料市场和生活资料市场。
2
（1） 生产资料市场 生产资料是指生产、加工企业对其进行再加工，而不能用于生活消费的中间产品，人们也 称之为工业品。 ① 生产资料的分类。我们所以对生产资料进行分类，其目的就在于了解不同的生产资料。 因为，不同的生产资料在物质生产过程中的地位与作用不同，生产消费者的市场购买行为也不 同。按照生产资料在物质生产过程中的地位与作用不同，可将生产资料划分为：主要原材料、 辅助材料和机械设备。 主要原材料。主要原材料是指构成产品实体的材料。如，建筑业在生产过程中耗用的砖、 瓦、沙、石和钢材等就构成了建筑产品的是实体. 辅助材料。辅助材料是指未构成产品实体并在生产过程中被耗用掉的材料。辅助材料是一 种与主要材料相结合，能使主要材料发生物理或化学变化的材料。如照明设备、机械设备上的 皮带以及机械加工使用的润滑油等，都是辅助材料。 机械设备。机械设备是指在生产过程中，作为劳动手段所使用的通用设备和专用设备。如， 加工制造业中使用的车床、刨床等就是通用设备；而采掘行业中使用的钻孔机、洗煤机等就是 专用设备。 按照生产资料本身的自然属性分类，可将生产资料分为：金属材料、电工材料、化工材料、 建材、机电设备等。 此外，生产资料还可以按其使用方向不同分为：生产用生产资料、维修用生产资料、储备 用生产资料等。 ② 生产资料市场的特点
二、市场体系
任何商务活动都与市场体系密切相关。这就是说，市场的理解还必须从市场体系的角 度出发，才能对市场有一个充分地认识。
从严格意义上说，市场体系既包括市场运行体系又包括市覆盖行体系。市场运行体系包 括市场机制、市场体制等。覆盖体系是由许多相互联系、相互制约的市场组成的。它包括主体 市场、客体市场、时间市场和空间市场。这些市场构成了多维立体的市场结构。因此 市场体
系应主要包括：市场机制、市场体制、市场结构。这就是说，一个完备的市场体系是由完备
的市场机制、完备的市场体制和完备的市场结构所构成。 市场机制：是指市场上直接发挥作用的价格、供求、竞争、税收、利率等诸因素所形成
的一个有机制约体系。 市场体制：是指市场的管理组织体系及其一系列管理制度的总称。 市场结构：是一个多维立体的市场结构。 就目前而言，不论是市场机制还是市场体制乃至市场结构都需要进一步完善。我国只有
1、 实物形态市场 实物形态市场上所交换的商品都是硬件商品。按照硬件商品的最终用途不同，实物形态市 场可分为：生产资料市场和生活资料市场。
2
（1） 生产资料市场 生产资料是指生产、加工企业对其进行再加工，而不能用于生活消费的中间产品，人们也 称之为工业品。 ① 生产资料的分类。我们所以对生产资料进行分类，其目的就在于了解不同的生产资料。 因为，不同的生产资料在物质生产过程中的地位与作用不同，生产消费者的市场购买行为也不 同。按照生产资料在物质生产过程中的地位与作用不同，可将生产资料划分为：主要原材料、 辅助材料和机械设备。 主要原材料。主要原材料是指构成产品实体的材料。如，建筑业在生产过程中耗用的砖、 瓦、沙、石和钢材等就构成了建筑产品的是实体. 辅助材料。辅助材料是指未构成产品实体并在生产过程中被耗用掉的材料。辅助材料是一 种与主要材料相结合，能使主要材料发生物理或化学变化的材料。如照明设备、机械设备上的 皮带以及机械加工使用的润滑油等，都是辅助材料。 机械设备。机械设备是指在生产过程中，作为劳动手段所使用的通用设备和专用设备。如， 加工制造业中使用的车床、刨床等就是通用设备；而采掘行业中使用的钻孔机、洗煤机等就是 专用设备。 按照生产资料本身的自然属性分类，可将生产资料分为：金属材料、电工材料、化工材料、 建材、机电设备等。 此外，生产资料还可以按其使用方向不同分为：生产用生产资料、维修用生产资料、储备 用生产资料等。 ② 生产资料市场的特点
商务统计学ppt sbfc1e_alq_chapter07
Game Commercials Won't Watch
Total
Male 279 81 132
492
Female 200 156 160
516
Total 479 237 292
1008
What is the marginal probability that a viewer was female?
A. .159
B. .310
C. .643
D. .512
Game Commercials Won't Watch
Total
Male 279 81 132
492
Female 200 156 160
516
Total 479 237 292
1008
What is the marginal probability that a viewer was female?
A. True
B. False
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Slide 7- 6
For independent trials, the Law of Averages states that as the number of trials increases, the long run relative frequency of repeated events gets closer and closer to a single value.
A. less than 50%, since “tails” are due to come up. B. 50%. C. greater than 50%, since it appears that we are in a streak of “heads.” D. not able to be determined.
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样本通过随机数表或随机数产生器取得
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Chap 7-8
使用随机数表选择简单随机样本
有850条目的总体抽 样架构
条目名
Bev R. Ulan X. . . . . Joann P. Paul F.
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Chap 7-2
为什么需要样本?
选择样本比总体(人口普查)中的每一项要节省时 间。
选择样本比总体中的每一项要节省费用。 分析样本要比分析整个总体容易且更加实际。
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商务统计学(第5版)
第7章 抽样和抽样分布
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Chap 7-1
学习目标
在本章中你将学到：
区分不同的抽样方法 抽样分布的概念 计算样本平均数和样本比例相关的概率 中心极限定理的重要性
在便利抽样中，条目的选择简单，便宜，且方便抽样。 在判断样本中，我们得到预先选好的专家就主题发表
的意见。
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Chap 7-6
样本类型:概率样本
在概率样本中, 样本中条目的选择基于已知 的概率。
概率样本
简单 随机样本
系统样本
分层样本
群样本
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Chap 7-7
概率样本:简单随机样本
架构里的每一个条目都有同等的机会被选中
抽样可以放回(选择了某一个条目之后再把它放 回架构里，它再次被选中的概率仍然相同)或者 不放回 (选择的某一个条目，不能放回架构中)。
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Chap 7-11
概率样本:分层样本
根据一些常见的特征，把总体分成两个或两个以上的亚群体，即层 (strata)。
在每个层中根据层容量相应选择简单随机样本。 分层选择的样本然后加以合并。 当抽样总体是选民时，根据种族或社会经济层次分层是常用的技术。
Chap 7-4
样本类型
样本
非概率样本
概率样本
判断样本
便利样本
简单 随机样本
分层样本
系统样本
群样本
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Chap 7-5
样本类型:非概率样本
在非概率样本中，选中的条目不根据他们发生的 概率。
群样本 成本效率更高 有效性较低(需要更大的样本以取得同等程度的精确性)
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Chap 7-14
估计调查价值
调查的目的是什么? 调查是否基于概率样本? 覆盖误差– 合适的架构? 无回复误差– 跟随 测量误差– 好的问题引出好的回复 抽样误差– 一直存在
Chap 7-3
抽样过程从抽样架构开始
架构是对组成总体的一系列条目的列举。 架构是类似总体清单，目录或者地图的数据源。 如果架构里没有包括总体的某些部分，不准确或
者有偏的结果可能产生。 使用不同的架构得到数据会得出不同的结论。
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总体分成 4个层
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Chap 7-12
概率样本: 群样本
总体分为若干个 “群样本,”每个群代表整个总体。 随机选择群样本 使用选中的群里的所有项目或者从群里面选取基于概率的样本。 群样本的通常应用是选举，其中选择特定选区并抽样。
取决于样本容量: n 架构中N个体分成含k个体的组: k=N/n 从第一组随机选择一个个体 接下来，每数到第k个数都依次选取
N = 40 n=4 k = 10
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第一组
Chap 7-10
Item # 492 Item # 808 Item # 892 -- 不存在所以忽略 Item # 435 Item # 779 Item # 002
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Chap 7-9
概率样本:系统样本
条目号
001 002
. . . . 849 850
随机数表(部分)
49280 88924 35779 00283 81163 07275 11100 02340 12860 74697 96644 89439 09893 23997 20048 49420 88872 08401
简单随机样本前5个条目
总体分成16 个群样本。
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随机选择群样本抽样
Chap 7-13
概率样本:比较抽样方法
简单随机样本和系统样本 使用简单 可能不能很好的代表总体的潜在特性
分层样本 确保代表的个体覆盖整个总体
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Chap 7-15调查误差源自型 覆盖误差或选择偏误 如果有些条目组没有被包括在架构里，没有机会被选到，就会 产生。
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Chap 7-8
使用随机数表选择简单随机样本
有850条目的总体抽 样架构
条目名
Bev R. Ulan X. . . . . Joann P. Paul F.
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Chap 7-2
为什么需要样本?
选择样本比总体(人口普查)中的每一项要节省时 间。
选择样本比总体中的每一项要节省费用。 分析样本要比分析整个总体容易且更加实际。
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商务统计学(第5版)
第7章 抽样和抽样分布
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Chap 7-1
学习目标
在本章中你将学到：
区分不同的抽样方法 抽样分布的概念 计算样本平均数和样本比例相关的概率 中心极限定理的重要性
在便利抽样中，条目的选择简单，便宜，且方便抽样。 在判断样本中，我们得到预先选好的专家就主题发表
的意见。
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Chap 7-6
样本类型:概率样本
在概率样本中, 样本中条目的选择基于已知 的概率。
概率样本
简单 随机样本
系统样本
分层样本
群样本
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Chap 7-7
概率样本:简单随机样本
架构里的每一个条目都有同等的机会被选中
抽样可以放回(选择了某一个条目之后再把它放 回架构里，它再次被选中的概率仍然相同)或者 不放回 (选择的某一个条目，不能放回架构中)。
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Chap 7-11
概率样本:分层样本
根据一些常见的特征，把总体分成两个或两个以上的亚群体，即层 (strata)。
在每个层中根据层容量相应选择简单随机样本。 分层选择的样本然后加以合并。 当抽样总体是选民时，根据种族或社会经济层次分层是常用的技术。
Chap 7-4
样本类型
样本
非概率样本
概率样本
判断样本
便利样本
简单 随机样本
分层样本
系统样本
群样本
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Chap 7-5
样本类型:非概率样本
在非概率样本中，选中的条目不根据他们发生的 概率。
群样本 成本效率更高 有效性较低(需要更大的样本以取得同等程度的精确性)
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Chap 7-14
估计调查价值
调查的目的是什么? 调查是否基于概率样本? 覆盖误差– 合适的架构? 无回复误差– 跟随 测量误差– 好的问题引出好的回复 抽样误差– 一直存在
Chap 7-3
抽样过程从抽样架构开始
架构是对组成总体的一系列条目的列举。 架构是类似总体清单，目录或者地图的数据源。 如果架构里没有包括总体的某些部分，不准确或
者有偏的结果可能产生。 使用不同的架构得到数据会得出不同的结论。
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总体分成 4个层
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Chap 7-12
概率样本: 群样本
总体分为若干个 “群样本,”每个群代表整个总体。 随机选择群样本 使用选中的群里的所有项目或者从群里面选取基于概率的样本。 群样本的通常应用是选举，其中选择特定选区并抽样。
取决于样本容量: n 架构中N个体分成含k个体的组: k=N/n 从第一组随机选择一个个体 接下来，每数到第k个数都依次选取
N = 40 n=4 k = 10
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第一组
Chap 7-10
Item # 492 Item # 808 Item # 892 -- 不存在所以忽略 Item # 435 Item # 779 Item # 002
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Chap 7-9
概率样本:系统样本
条目号
001 002
. . . . 849 850
随机数表(部分)
49280 88924 35779 00283 81163 07275 11100 02340 12860 74697 96644 89439 09893 23997 20048 49420 88872 08401
简单随机样本前5个条目
总体分成16 个群样本。
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随机选择群样本抽样
Chap 7-13
概率样本:比较抽样方法
简单随机样本和系统样本 使用简单 可能不能很好的代表总体的潜在特性
分层样本 确保代表的个体覆盖整个总体
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Chap 7-15调查误差源自型 覆盖误差或选择偏误 如果有些条目组没有被包括在架构里，没有机会被选到，就会 产生。