简单随机抽样

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Chap03简单随机抽样

Chap03简单随机抽样

N i j
(Yi
Y
)(Yj
Y
)

1 nN
1
n 1 N 1
N i 1
(Yi
Y
)2
n 1 N 1

N i 1
(Yi
Y
2 )


1 n

N N
n

1 N 1
N i 1
(Yi
Y
)2
1 f S2
n
证明Ⅱ:仍引进随机变量 ai :
N 1 n 1

N n


n N
ˆ
f
E(ai )
n N

f
(3.5)
借助 ai ,样本均值 y 可以表示成:
y

1 n
N i 1
aiYi
(3.6)
E( y) 1
n
N
E(ai )Yi
i 1
1 n
n N
N
Yi
i 1
Y
推论: Y 的简单估计量Yˆ Ny 也是无偏的,即: E(Ny ) Y
所有可能的样本求平均: E( y)
N 1 y n

N n

个样本中,包含特定单元
Yi
的样
本数为

N 1 n 1
,也有同样多样
本含有任何其他单元,因此
y 1
n
( y1
y2

yn )

1 n

N 1 n 1
数,则编号为这些随机数的 n 个单元组成一个简单随机样本。
随机数的产生可使用随机数骰子或随机数表。
图 3.1 随机数骰子 随机数骰子:标上 0~9 数字的正 20 面体(每个数字出现在两面)

简单随机抽样

简单随机抽样

一、知识概述1、简单随机抽样:设一个总体的个体数为N.如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本,且每次抽取时各个个体被抽到的机会相等,就称这样的抽样为简单随机抽样.注:(1)一般地,用简单随机抽样从含有N个个体的总体中抽取一个容量为的样本时,每次抽取一个个体时任一个体被抽到的概率为;在整个抽样过程中各个个体被抽到的概率为;(2)简单随机抽样的特点是,逐个抽取,且各个个体被抽到的概率相等;(3)简单随机抽样方法,体现了抽样的客观性与公平性,是其他更复杂抽样方法的基础.介绍:抽样方法在统计学中很多,如果按照抽取样本时总体中的每个个体被抽取的概率是否相等来进行分类,可分为:等概率抽样和不等概率抽样.在等概率抽样中,又可以分为不放回抽样和放回抽样.在实际应用中,使用较多的是不放回抽样,相对来说,放回抽样在理论研究中显得更为重要.2、简单随机抽样的实施方法:(1)抽签法:先将总体中的所有个体(共有N个)编号(号码可从1到N),并把号码写在形状、大小相同的号签上(号签可用小球、卡片、纸条等制作),然后将这些号签放在同一个箱子里,进行均匀搅拌,抽签时每次从中抽一个号签,连续抽取n次,就得到一个容量为n的样本.适用范围:总体的个体数不多时.优点:抽签法简便易行,当总体的个体数不太多时适宜采用抽签法.(2)随机数表法:1°.制定随机数表;2°.给总体中各个个体编号;3°.按照一定的规则确定所要抽取的样本的号码.随机数表抽样“三步曲”:第一步,将总体中的个体编号;第二步,选定开始的数字;第三步,获取样本号码.3、简单随机抽样的特点:它是不放回抽样;它是逐个地进行抽取;它是一种等概率抽样.注:抽签法与随机数表法的比较:共同点:(1)抽签法和随机数表法都是简单随机抽样的方法,并且要求被抽取样本的总体的个数有限;(2)抽签法和随机数表法都是从总体中逐个地进行抽取,都是不放回抽样.不同点:(1)抽签法相对于随机数表法简单,随机数表法较抽签法稍麻烦一点;(2)随机数表法更适用于总体中的个体数较多的时候,而抽签法适用于总体中的个数相对较少的时候,所以当总体中的个数较多时,应当选用随机数表法,这样可以节约大量的人力和制作号签的成本与精力.二、例题讲解例1、某次考试有70000名学生参加,为了了解这70000名考生的数学成绩,从中抽取1000名考生的数学成绩进行统计分析,在这个问题中,有以下四种说法:(1)1000名考生是总体的一个样本;(2)1000名考生数学成绩的平均数是总体平均数;(3)70000名考生是总体;(4)样本容量是1000,其中正确的说法有()A.1种B.2种C.3种D.4种解:(3)(4)对,故选B.例2、现要从20名学生中抽取5名进行阅卷调查,写出抽取样本的过程.解:①先将20名学生进行编号,从1编到20;②把号码写在形状、大小均相同的号签上;③将号签放在一个箱子中进行充分搅拌,力求均匀,然后从箱子中抽取5个号签,这5个号签上的号码对应的学生,即为所求的样本.例3、为了检验某种产品的质量,决定从40件产品中抽取10件进行检查,写出用随机数表法抽取样本的过程.解:第一步,先将40件产品编号,可以编为00,01,02,…,38,39.第二步,利用本节教材中提供的随机数表,任选一个数作为开始,例如从第10行第6列的数字开始.第三步,从选定的数6开始,从左往右读,依次得到样本号码是:24,29,05,28,27,34,32,38,20,00.这10个号码所对应的产品为样本.例4、上海某中学从40名学生中选1人作为上海男篮拉拉队的成员,采用下面两种选法:选法一将这40名学生从1~40进行编号,相应地制作1~40的40个号签,把这40个号签放在一个暗箱中搅匀,最后随机地从中抽取1个号签,与这个号签编号一致的学生幸运入选.选法二将39个白球与1个红球混合放在一个暗箱中搅匀,让40名学生逐一从中摸取一球,摸到红球的学生成为拉拉队成员.试问这两种选法是否都是抽签法?为什么?这两种选法有何异同?解:选法二不是抽签法.因为抽签法要求所有的号签编号互不相同,而选法二中39个白球无法相互区分.这两种选法相同之处在于每名学生被选中的概率都相等,等于.例5、某市通过电话进行民意测验实施某项调查,该市的电话号码有7位,其中首两位为区域代码,只能为2,3,5,7的任意两两组合,后5位取自0~9这10个数字.现在任意选择3个区域,每个区域随机选取5个号码进行调查.请你设计一种抽取方案,选出这15个电话号码.解:首先列出所有由2,3,5,7两两组合而成的区域代码共16个,用抽签法随机选取3个;然后制作一张0~99999的随机数表,方法是用抽签法或计算机生成法产生若干个0~9之间的随机整数,5个一组,构成0~99999之间的随机数表;最后用随机数表法选出15个5位号码,分成3组,第1组前加上用抽签法选出的第1个区域代码,第2,3组前分别加上选出的第2,3个区域代码.。

第2章简单随机抽样

第2章简单随机抽样

称简单随机抽样,所得的样本称为不放回的
简单随机样本,简称简单随机样本
精选可编辑ppt
2
简单随机抽样的实施方法:将总体中的单元 依次从1到N进行编号,然后利用抽签法或随 机数法来进行简单随机抽样
抽签法:一般用于总体所含单元不多的情况, 首先做N个签并依次写上1至N的号码,然后 将签充分混合均匀,再一次抽取其中的n个 签或逐个不放回地抽取n个签,则编号为这n 个签上的号码的单元就构成一个简单随机样 本
注3: V(y),V(Yˆ) 中的 S
2 Y
一般是未知的,因此需要通
过样本进行估计
精选可编辑ppt
14
定理2.2.3
在简单随机抽样中,样本方差
s
2 y
是总体方差
S
2 Y
的无偏估计量,样本协方差 s y x
是总体协方差 S Y X 的无偏估计量
推论2.2.1 在简单随机抽样中,
Vˆ(y) ˆ 1 f n
在一定条件下,利用辅助指标的信息可以提 高对主要指标的估计的精度
一般地,辅助指标可以是主要指标的前期资 料,也可以是表示单元规模的量,或者是单 元的某个易测指标,等等
精选可编辑ppt
31
如果主要指标Y与辅助指标X之间有正相关关 系,就可以构造比估计量
在简单随机抽样中,称 YˆR ˆ yR ˆ RˆX 为总体均 值 Y 的比估计量,称 YˆRˆ NyRRˆX为总体总 值 Y 的比估计量,其中 X 或 X 必须已知
sy2

V
(
y
) 的无偏估计量
Vˆ(Yˆ)ˆ N21f n
sy2 是 V
( Yˆ )
的无偏估计量
注:把 Vˆ(y), Vˆ(Yˆ) 分别作为 V(y), V(Yˆ) 的估计 量,都称为标准差估计量

简单随机抽样(创新设计)

简单随机抽样(创新设计)
以基于样本数据进行推断和预测。
03
创新设计在简单随机抽 样中的应用
利用创新技术提高抽样的效率
01
02
03
自动化技术
利用自动化设备或软件进 行随机抽样,减少人工操 作,提高抽样的速度和准 确性。
大数据技术
利用大数据分析技术,对 大量数据进行快速处理和 分析,提高抽样的效率。
云计算技术
利用云计算平台进行分布 式计算,提高数据处理和 存储的效率,加速抽样过 程。
要点一
总结词
要点二
详细描述
简单随机抽样将拓展到其他领域,为不同领域的研究和实 践提供支持。
简单随机抽样作为一种基础统计方法,不仅在统计学领域 有广泛应用,还将拓展到其他领域,如社会学、经济学、 政治学等。通过与其他领域的结合,简单随机抽样将为各 领域的研究和实践提供有力支持,促进跨学科的发展和应 用。
特点
简单随机抽样具有简单易行、误差小、 代表性强的特点,适用于各种类型的 调查对象,尤其适用于样本量较大、 总体各单位之间差异不大的情况。
简单随机抽样的应用场景
市场调研
在市场调研中,简单随机抽样常 用于了解消费者需求、品牌认知 度、市场份额等方面的情况。
社会调查
在社会调查中,简单随机抽样用 于了解社会现象、人口特征、民 意倾向等方面的情况。
总结词
详细描述
人工智能技术将为简单随机抽样提供更智能、 自动化的方法,提高抽样的效率和精度。
人工智能技术,如机器学习和深度学习,可 以应用于简单随机抽样中,实现自动化抽样 和数据分析。通过训练模型,可以自动识别 和筛选符合条件的样本,减少人为干预和误 差,提高抽样的准确性和可靠性。
简单随机抽样的跨领域应用
总结词

初级1 -第三章简单随机抽样

初级1 -第三章简单随机抽样
n
n
n 1 N 1 n N
n 1 N 1
二、实施方法 • 抽签 制作N个同质的签,充分混合。从中一次抽出n个签, 或者先抽出一个签但不放回,再抽下一个签直到抽 满n个签为止。抽出的这n个签对应的单元入选样本, 这是不放回简单随机抽样;若从充分混合的N个签 中抽取一个,记录后放回,再抽取下一个,如此进 行,直到抽满n个为止,则是放回简单随机抽样。 抽签法的实施起来比较麻烦,尤其是当总体单元数 N较大时,所以该方法的使用场合为当总体单元数 N比较小,签的制作比较方便时。
第三章 简单随机抽样

第一节
基本问题
一、什么是简单随机抽样
从 N个单元的总体中抽取 n个单元组成的样本。总体单元数为 N,
样本量为 n。 若抽样是放回的,每次都是从 个总体单元中随机抽取1个单元,独 立重复抽取n次,得到 个单元组成的样本,叫做放回简单随机抽样。 若抽样是不放回的,每次都是从剩下的总体单元中随机抽取1个单 元,相继依次抽取n次,得到n个单元组成的样本,叫做不放回简单 随机抽样。
精度margin of error
对精度的要求通常以允许最大绝对误差
差限)或允许最大相对误差 (相对误差限)来表 示。
r
d(绝对误
d 1 P
P r 1


样本量足够大时,可用正态分布近似
ˆ tS ˆ d t V
2
第三章 基本概念
N n N 1
N n N
为 修正系数
2
为 S 修正系数
n f ,称抽样比, N
2

N n 1 f 有限总体调整系数 故, N 2
S V ( y ) (1 f ) n

简单随机抽样

简单随机抽样

证明三:
从规模为N的总体中抽取一个样本量为n的简 单随机样本,对总体中的每个单元 Y,有 i
1, 若Yi 入样 ai 0,若Yi不入样
i 1, 2,
,N
1 N y aiYi n i 1 1 N 1 n N E ( y ) Yi E (ai ) Yi Y n i 1 n N i 1
1 1 f 1 N 2 2 ( G ) i X n N 1 i 1 1 1 f 1 N 2 2 ( Y RX ) i i X n N 1 i 1

ˆ Ny 的方差 Y 对于简单随机抽样,n较大时, R R 为
N 1 f 1 2 2 ˆ V (YR ) N (Yi RX i ) n N 1 i 1 ˆ y 的方差 对于简单随机抽样,n较大时, Y R R 为
Y NY
N

i 1
Yi
N ˆ Y Ny n
y
i 1
n
i
ˆ ) E ( Ny ) NE ( y ) NY Y E (Y
N (1 f ) 2 2 ˆ V (Y ) N V ( y ) S n
N (1 f ) 2 2 ˆ ˆ V (Y ) 的无偏估计为 v(Y ) N v( y ) s n
因此对总体比例的估计就是对总体均值的估计, 对总体中具有所研究特征单位的总个数A的估计是 对总体总值估计的一个特例。
利用简单随机抽样的方式随机抽取 n 个单位组成 样本,其中 a 个具有某种属性,则样本比例(样本均 值) n yi p a i 1 y n 就是总体比例 P A / N 的简单估计量; ˆ Np A 就是总体中具有某种属性单位的总个数 A 的简单估 计量。

第二章 简单随机抽样

第二章 简单随机抽样

2.1 定义与符号
总体:( )具体总体;( ;(2)有限总体; 总体:(1)具体总体;( )有限总体; :( (3)与样本框存在一一对应关系的所谓实查总体或被称为 ) 抽样总体的样本框本身。 抽样总体的样本框本身。 单元:总是指构成抽样总体的样本单元(样品、样本点) 单元:总是指构成抽样总体的样本单元(样品、样本点) 抽样单元并不总是等同于个体, 抽样单元并不总是等同于个体,有时抽样单元甚至包含几个或 多个个体 个体:最小的不可再分的单元 个体: 设抽样总体由N个抽样单元组成 个抽样单元组成, 是已知整数 表示总体规模 是已知整数, 总体规模; 设抽样总体由 个抽样单元组成,N是已知整数,表示总体规模; 欲在其中抽取n个抽样单元构成样本 个抽样单元构成样本。 欲在其中抽取 个抽样单元构成样本。 n是一个事先人为确定的不大于 ,不小于 的正整数,称为样本容 是一个事先人为确定的不大于N,不小于1的正整数 称为样本容 的正整数, 是一个事先人为确定的不大于 简称样本量或样品数,表示样本规模。 量,简称样本量或样品数,表示样本规模。 样本容量相对于总体规模的比例f=n/N,称为抽样比 样本容量相对于总体规模的比例 ,称为抽样比
n CN
简单随机抽样的三个等价定义: 简单随机抽样的三个等价定义:
定义2.1 从总体的 个单元中,一次整批抽取 个单元,使任何一个 从总体的N个单元中 一次整批抽取n个单元 个单元中, 个单元, 定义 单元被抽中的概率都相等,任何n个不同单元组成的组合被抽中的概 单元被抽中的概率都相等,任何 个不同单元组成的组合被抽中的概 率也相等,这种抽样称为简单随机抽样。 率也相等,这种抽样称为简单随机抽样。 定义2.2从总体的 个单元中,逐个不放回地抽取单元,每次抽取到 从总体的N个单元中 定义 从总体的 个单元中,逐个不放回地抽取单元, 尚未入样的任何一个单元的概率都相等,直到抽足n个单元为止 个单元为止, 尚未入样的任何一个单元的概率都相等,直到抽足 个单元为止,这 样所得的n个单元组成一个简单随机样本 个单元组成一个简单随机样本。 样所得的 个单元组成一个简单随机样本。 定义2.3 按照从总体的 个单元中抽取 个单元的所有可能不同的组 按照从总体的N个单元中抽取 个单元中抽取n个单元的所有可能不同的组 定义 n n 个样本数, 个样本随机抽取一个样本, 合构造所有可能的 CN个样本数,从 CN 个样本随机抽取一个样本,使 n 这种抽样称为简单随机抽样。 每个样本被抽中的概率都等于1/ CN ,这种抽样称为简单随机抽样。 n N

简单随机抽样

简单随机抽样

简单随机抽样简答题:结合实例,简述什么是简单随机抽样。

【参考答案】(1)简单随机抽样:一般地,设一个总体含有N(N为正整数)个个体,从中逐个抽取n\;(1≤n<N)个个休作为样本,如果抽取是放回的,且每次抽取时总体内的各个个体被抽到的概率都相等。

我们把这样的抽样方法叫做放回简单随机抽样;如果抽取是不放回的,目每次抽取时总体内未进入样本的各个个体被抽到的概率都相等,我们把这样的抽样方法叫作不放回简单随机抽样。

放回简单随机抽样和不放回简单随机抽样统称为简单随机抽样。

特点:每个个体被抽中的可能性相同(概率相等),样本的每个单位完全独立,彼此间无一定的关联性和排斥性。

简单随机抽样是其他各种抽样方法的基础。

通常当总体内的个体之间差异程度较小和数目较少时,采用这种抽样方法。

简言之,其特点是:①总体个数有限;②逐个抽取;③等可能抽样。

例如:高一三班52名学生的学号分别是01,52,从中随机挑选2名学生参加演讲表演,这种抽样方法就是简单随机抽样。

(2)分层随机抽样:一般地,按一个或多个变量把总体划分成若干个子总体,每个个体属于且仅属于一个子总体,在每个子总体中独立地进行简单随机抽样,再把所有子总体中抽取的样本合在一起作为总样本,这样的抽样方法称为分层随机抽样,每一个子总体称为层。

适用特征:①总体由差异明显的几部分组成;②分成的各层互不重叠;③各层抽取的比例等于样本在总体中的比例 \frac{n}{N}例如:初级中学有学生270人,其中初一年级108人,初二、初三年级各81人,现要抽取10人参加项调查,使用分层抽样时,将学生按初一、初二、初三年级依次统一编号为1,2,…,270,则抽取比例为\frac{10}{27}=\frac{1}{27} ,所以应分别从初一、初二、初三年级抽取4人,3人,3人。

重点概念补充说明:总体:目标总体与抽样总体目标总体也简称为总体,是指所有研究对象的全体,或是研究人员希望从中获取信息的总体,它研究对象中所有性质相同的个体所组。

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(1)利用随机数表进行抽选。
随机数表是一张由0,1,2,…,9这十个数 字组成的,一般常用的是五位数的随机数字表, 10个数字在表中出现的顺序是随机的,每个数字 都有同样的机会被抽中。
(2)利用随机数骰子进行抽选。 (3)利用摇奖机进行抽选。 (4)利用计算机产生的伪随机数进行抽选。通
常产生的伪随机数有循环周期。 Excel、SPSS等都有随机数发生器等
1 1 1 N N 1 N n1
(N n)! N!
Y Y i1, i2, ,Yin这组样本与其入样的先后顺序无关, 得 到 这 组 的 样 本 的 个 数有n!
样本(Yi1 Y, i2 , ,Yin)入样的概率为
n!(N n)!/ N! 1
N n
1 CNn
.
②随机数法
当总体较大时,抽签法实施起来比较困难, 这时可以利用随机数表、随机数骰子、摇奖机、 计算机产生的伪随机数进行抽样。
根据抽样单位是否放回可分为放回简单随机抽样和
不放回简单随机抽样。
1
• 放回简单随机抽样:每个样本抽中的概率 N n
• 不放回简单随机抽样:每个样本抽中的概率 1
实 践 中 , 考 虑 不 放 回 的简 单 随 机 抽 样 。
C
n N
二、实施方法 简单随机样本的抽选,首先要将总体从1到 N
编号,每个单位对应一个号;然后从所编的号 中抽号,如果抽到某个号,则对应的那个单位 入样,直到抽够 n 个单位为止。
总体中每个单元Yi都出现了CNn11次,因此
n
N
yi
C n1 N 1
Yi
取遍所有样本 i1
i 1
求 平 均 值(或 求 期 望 )
n
即E( yi )
i1
n N
N
Yi
i 1
n
取遍所有样本 i1 CNn
yi
n N
N
Yi
i 1

:E
n i j
(
yi
Y
)(
yj
Y
)
n(n 1) N ( N 1)
Chapter 2 简单随机抽样 (Simple Random Sampling)
➢简单随机抽样的定义与抽选方法 ➢简单估计量及其性质 ➢比率估计量及其性质 ➢回归估计量及其性质 ➢样本量的确定原则 ➢若干问题的补充
1 简单随机抽样的定义
与抽选方法
一、定义
从大小为N的总体抽取样本量为n的样本,若全部 可能的样本被抽中的概率都相等,则称这样的抽样为简 单随机抽样。
①抽签法
②随机数法
① 抽签法:简单随机抽样就是从盛有N张票子的盒子
里随机无放回地摸取n(<N)张票,它可以有两种取法:
1)从盒子中一次性摸取n张票
2)从盒子中随机地摸取一张票,相应的单元入样后, 票不放回盒子;从余下的N-1张票中再随机地摸取一张 票,相应的单元也入样且票也不放回盒子;依次实施,
直到第n个样本入样。
N
(Yi Y )(Yj Y )
i j
引理2:从大小为N的总体中抽取一个样本容量为n的简
单随机样本。若令:
则:1 E ai
n N
f
ai
2
1 0
V ai
Yi入样 否则
n N NN
n
f
1
f
3 cov ai , aj
n
N N 1
1
n N
f
1 f
N 1
,i
j
证 明 : 由 引 理1,P (ai
两种抽取的方法是等价的。每个样本的被抽中的概率
都是
1
/
C
n N
第2)种








概率



是1 CnN

第二种抽取中,不妨假设Yi1 Y, i2, K K ,Yin先后入样,则
P (Yi1 Y, i2 , ,Yin ) P(Yi1 )P(Yi2 |Yi1 )P(Yi3 |Y Yi1 i2 )L L P(Yin |Y Yi1 i2 L Y ) in1
一、简单估计量的定义



元Yi入






C11C
n1 N 1
两个特定单元Yi,Yj (i
j
)入样的样本数为C22C
n2 N 2
由古典概型的计算公式
一个特定单元入样的概率
C11CNn11 CNn
n N
两个特定单元入样的概率
C22CNn22 CNn
n(n 1) N (N 1)
n
求E( yi )
i 1
样本( y1, y2,L , yn ),将所有可能出现的样本求和,
总体
样本NΒιβλιοθήκη nY Yiy yi
i 1
i 1
Y
1 N
N
Yi
i 1
y
1 n
n i 1
yi
P
N1 N
N
1 N
N
Yi(, Yi
i 1
1或 0) p
n1 n
1 n
n i 1
yi , ( yi
1或 0)
R
Yi
i 1 N
Xi
Y X
Y X
i 1
n

yi
i 1 n
xi
y x
y x
i 1
S2
相关符号
总体: N {Y1,Y2,L ,YN }
抽中的号码:i1, i2,L , in
样本:y (Yi1 ,Yi2 ,L ,Yin ) ( y1, y2,L , yn )
抽样比(Sampling fraction) f n N 1 n N
有关指标与符号
指标 总值 均值 比例
比率
有限总体方差 无限总体方差
1)
n N
, P(ai
0)
1
n N
于是E ai
n N
f
Var ai
由引理1,P ( ai a j
1)
n(n 1) N (N 1)
n N
N n N
f
1
f
f 1 f
cov ai , aj E(aiaj ) E(ai )E(aj ) N 1
§2.2 简单估计量及其性质
➢简单估计量的定义 ➢简单估计量 y 的性质 ➢放回简单随机抽样的简单估计 ➢设计效应 ➢影响估计量精度的因素
简单随机抽样在抽样理论中的地位
优点:简单随机抽样在抽样理论中占有重要地位, 它是其它抽样方法的基础,其理论也最为成熟。其它 许多方法都是建立在简单随机抽样的基础上。
缺点:要求每一个单元都有一个号码,这意味着必 须有一个包含所有单元的完整抽样框,而当N很大 时,这点常常是不具备的;由此得到的样本很分散, 不利于调查。例如,对全国进行人口调查,总体单 元超过12亿,要对全国每个人都编上号,编制一个 完整的抽样框实际上是不可能的。即使可能,当抽 到一个人也很难找到。
1
N
(Y Y )2
N
2
N 1 i1
N 1
s2
1 n
1
n i1
(
yi
y)2
2 1
N
(Y Y )2
N j1
引理
引理1:从大小为N的总体中抽取一个样本容量为n的简单 随机样本,则总体中每个特定的单元入样的概率为n/N, 两个特定单元入样的概率为n(n-1)/N(N-1)。
证明:样本总数CNn ;
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