统计抽样名词解释
教育与心理统计学 第四章 抽样理论与参数估计考研笔记-精品
第四章抽样理论与参数估计第一节抽样理论的基本知识分层抽样，又叫分层随机抽样，这种抽样方法是按照总体已有的某些特征，承认总体中已有的差异，按差异将总体分为几个不同的部分，每一部分称为一个层，在每一个层中实行简单随机抽样。
它充分利用了总体的已知信息，因而是一种非常适用的抽样方法，其样本代表性及推论的精确性一般优于简单随机抽样。
分层的原则是层与层之间的变异越大越好，各层内的变异要小。
试述分层抽样的原则和方法？分层抽样是按照总体上已有的某些特征，将总体分成几个不同部分，在分别在每一部分中随机抽样。
分层的总的原则是：各层内的变异要小，而层与层之间的变异越大越好。
在具体操作中，没有一成不变的标准，研究人员可根据研究需要依照多个分层标准，视具体情况而定。
⑷两阶段随机抽样两阶段随机抽样首先将总体分成M个部分，每一部分叫做一个"集团"（或"群"），第一步从M个集团中随机抽取m个"集团”作为第一阶段样本，第二步是分别从所选取的m个"集团”中抽取个体（g构成第二阶段样本。
一般而言，两阶段抽样相对于简单随机抽样，标准误要大些，但是，两阶段抽样简便易行，节省经草贼，因而它是大规模调查研究中常被使用的抽样方法。
例如，如果我们要了解全国城市初中二年级学生的身高，第一步我们可以从全国几百个城市中随机抽取几十个城市作为第一阶段的样本。
第二步，在第一阶段随机抽取出来的城市中再随机抽取初中二年级的学生。
（二）非旃抽样非概率抽样不是完全按随机原则选取样本，有方便抽样、判断抽样。
方便抽样是由调查人员自由、方便地选择被调查者的非随机选样。
判断抽样是通过某些条件过滤，然后选择某些被调查者参与调查的抽样法。
当采取非概率抽样的方法选取样本时，研究者要说明采用此种方取样的原因以及对研究结果可能造成的影响。
第二节抽样分布［统计量分布、基本随机变量函数的分布］总体：又称母全体、全域，指具有某种特征的一类事物的全体。
统计学中的抽样方法和样本容量
统计学中的抽样方法和样本容量在统计学中，抽样方法和样本容量的选择对于获取准确的研究结果至关重要。
本文将介绍常用的抽样方法并探讨如何确定合适的样本容量。
一、抽样方法抽样方法是指从总体中选择一部分个体进行研究，以便通过对样本的观察和分析来推断总体的特征。
常见的抽样方法包括：1. 简单随机抽样：简单随机抽样是指从总体中随机选择个体，使每个个体被选中的概率相等。
这样可以确保样本具有代表性，并且每个个体都有被选中的机会。
2. 系统抽样：系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本。
例如，每隔一定间隔选择一个个体作为样本。
这种方法适用于总体有序的情况下，能够保证样本的分布与总体的分布相似。
3. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干层，然后从每层中分别进行随机抽样。
这样可以保证每个层次都能被充分代表，提高样本的多样性。
4. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干群，然后随机选择部分群体作为样本，再从每个选中的群体中选择个体进行观察。
这种方法节省了时间和成本，适用于总体分布不均匀的情况。
二、样本容量的确定样本容量的确定需要考虑以下几个因素：1. 总体大小：总体大小是影响样本容量的重要因素。
当总体较大时，相对较小的样本容量就可以提供足够的信息来进行统计推断。
但如果总体较小，可能需要选择较大的样本容量以达到准确性要求。
2. 总体变异程度：总体的变异程度越大，需要选择更大的样本容量来减小抽样误差。
因为变异程度大意味着样本数据的离散度较高，需要更多的样本来保证统计结果的可靠性。
3. 置信水平和置信区间：置信水平和置信区间是指统计推断中的置信程度和变异范围。
较高的置信水平和较窄的置信区间要求选择更大的样本容量，以提高推断的准确性和精确度。
4. 研究目的和资源限制：研究目的和资源限制也是决定样本容量的重要因素。
如果研究目的是获取准确的统计结果，就需要选择较大的样本容量。
但在现实情况下，资源有限可能会限制样本容量的选择。
综上所述，统计学中的抽样方法和样本容量的选择是保证研究结果可靠性和准确性的关键步骤。
抽样调查名词解释
抽样调查名词解释抽样调查是一种常用的统计方法，用于从一个较大的群体中获取代表性样本并据此推断整个群体的特征或意见。
它是一个系统性的过程，包括确定样本规模、选择样本、进行数据收集、分析数据和推断总体特征等步骤。
抽样调查可以帮助人们在实践中获取实证数据，并基于这些数据进行决策、做出推断或提出假设。
抽样调查的主要目的是通过对样本数据的收集和分析，推断并描述整个群体的特征或意见。
通常，总体是一个庞大且困难访问的群体，因此从中选择一个代表性的样本是非常重要的。
抽样调查的过程是确定样本规模、选择抽样方法、制定调查问卷、实施数据收集、分析数据和做出推断的连续循环。
抽样调查的重要性在于它可以提供相对准确和可靠的数据，帮助人们了解和描述群体的特征。
在决策制定过程中，抽样调查可以为决策者提供一个基于实证数据的参考。
此外，抽样调查还可以帮助人们验证或证伪假设，以改进理论或推断总体特征，从而对问题进行更深入的探究。
抽样调查中的一些重要概念包括：1. 总体：指的是研究对象的整个群体或目标人群。
根据调查目的，总体可以是一个具体的人群、地区、组织或其他定义的范围。
2. 样本：是从总体中选择的一部分个体或单位，以作为总体的代表。
样本应当具有代表性和可靠性，能够准确地反映总体的特征。
3. 样本规模：是指样本中包含的个体或单位的数量。
样本规模应该足够大，以使样本能够代表总体的多样性和特征。
4. 抽样方法：是指从总体中选择样本的一种技术或方法。
常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样和方便抽样等。
不同的抽样方法适用于不同的情况和调查目的。
5. 数据收集：是指通过调查问卷、访谈、观察或其他途径收集样本中个体或单位的数据。
数据收集的方法应当科学、可靠，并且能够准确反映个体或单位的意见和特征。
6. 数据分析：是指对收集到的样本数据进行处理和分析，以获得有关总体特征或意见的结论。
数据分析包括描述统计、推断统计、因素分析、回归分析等方法。
统计学（名词解释及简答）
统计学名词解释统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量简单随机抽样：指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。
整群抽样：是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。
系统抽样：根据样本容量要求确定抽选间隔，然后随机确定起点，每隔一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式众数：是一组数据中出现次数最多的变量值中位数：是一组数据排序后处于中间位置上的变量值平均数：也称均值，是一组数据相加后除以数据的个数得到的结果标准差：离均差平方和平均后的方根区间估计：在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减抽样误差得到。
假设检验：利用样本信息，对提出的命题进行检验的一套程序和方法。
双侧假设检验：当统计量U的观测值的绝对值大于临界值Uα/2即|u0|＞Uα/2时，则拒绝原假设H0，此时假设检验的拒绝域在统计量分布的两侧尾部，则称这种假设检验为双侧假设检验。
相关系数：是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。
回归模型：描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项的方程。
回归方程：描述因变量y的期望值如何依赖于自变量x的方程。
估计的回归方程：根据估计数据求出的回归方程的估计。
多重共线性：是指线性回归模型中的两个或两个以上的自变量彼此相关。
时间序列：是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。
趋势：是时间序列在长时期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动，也称长期趋势。
季节变动（季节性）：时间序列在一年内重复出现的周期性波动。
指数：广义的讲，任何两个数值对比形成的相对数都可以称作指数，狭义的讲，指数是用于测定多个项目在不同场合下综合变动的一种相对数。
消费者价格指数（CPI）：反映一定时期内消费者所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势和程度的一种相对数。
简答一、概率抽样与非概率抽样比较答：非概率抽样不是依据随机原则抽选样本，样本统计量的分布是不确切的，因而无法使用样本的结果对总体相应的参数进行推断。
分层抽样统计知识点总结
分层抽样统计知识点总结一、引言统计学是研究数据收集、整理、分析和解释的学科，而分层抽样是统计学中非常重要的概念之一。
分层抽样是指在进行抽样调查时，按照总体中不同层次的特点将总体分成若干层，然后分层抽取每个层中的一部分个体作为样本的方法。
分层抽样方法可以更好地保证样本的代表性，提高统计的精确度和可靠性。
下面将对分层抽样的一些基本概念和相关知识进行总结和介绍。
二、分层抽样的基本概念1. 总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，样本是指从总体中抽取出来的一部分个体。
总体通常是不可能完全观测或测量的，因此需要通过抽样的方法获取样本，并通过对样本的研究来推断总体的特征和规律。
2. 分层抽样的定义分层抽样是指在进行抽样调查时，首先根据总体的某些特征将总体分成若干个层，然后在每个层中独立地进行简单随机抽样，最终得到的样本称为分层抽样。
分层抽样是一种多阶段抽样的特例，通过分层可以更好地保证抽样的代表性和随机性。
3. 分层抽样的优点分层抽样的优点主要包括：（1）提高统计的精确度。
由于每个层内部的差异较小，可以更准确地估计每个层的特征和总体的特征。
（2）更好地保证抽样的代表性。
通过分层可以保证每个层都有机会被抽到，从而代表了总体的各种特征。
（3）在调查实践中较为容易实施。
相对于其他复杂的抽样方法，分层抽样的实施相对简单，容易控制和管理。
4. 分层抽样的适用条件分层抽样适用于总体中有明显层次差异的情况，例如不同地区、不同行业、不同人群等，层内的差异较小，层间的差异较大。
当总体中的层次差异较大时，分层抽样可以更准确地估计总体的特征。
三、分层抽样的具体方法1. 分层的原则在进行分层抽样时，需要根据总体的特点确定分层的原则，主要包括以下几点：（1）层次划分合理。
根据调查的目的和需要，将总体划分成若干个层次，层次之间的差异足够大，层内的差异足够小。
（2）层次间的关联较小。
不同层次之间的相关性较小，层次之间的差异性较大。
统计学第六章抽样与抽样估计
三、整群抽样及其抽样估计
三、整群抽样及其抽样估计 1.整群抽样的概念 2.整群抽样估计
例3 某商场有某种饮料500箱,每箱6瓶,现随机抽取10箱检查 每瓶的含菌量数,测得这10箱的平均每瓶含菌数分别为:90、 80、65、85、75、70、60、65个。要求以95%的置信度推 断这批饮料的平均含菌数的区间？（教材P108）
置信上限=96%+1.3%=97.3%上限=96%-1.3%=94.7% 以68.27%的置信度估计全部产品合格率的区间 为94.7%至97.3%
解：N=10000， N1=4000， N2=6000， n1=n2 =100, p1=94%, p2=98%,z=1
等距抽样及其抽样估计 等距抽样的概念 无关标志排队等距抽样 其抽样误差按简单随机抽样的抽样误差公式近似计算。 有关标志排队等距抽样 其抽样误差按分层抽样的抽样误差公式近似计算。 半距起点等距抽样 对称起点等距抽样
抽样极限误差 概念 又称允许误差。指样本指标与总体指标之间产生抽样误差被允许的最大可能范围。 抽样极限误差的计算
（三）抽样误差的概率度
（四）抽样估计的置信度
基于概率估计的要求，抽样极限误差通常需要以抽样平均误差为标准单位来衡量。 极限误差除以抽样平均误差得到的相对数称为概率度。用Z表示。
指样本指标与总体指标误差不超过一定范围的概率保证程度。抽样误差的概率就是概率度Z的涵数，即：
几个总体参数的无偏、有效、一致点估计 样本平均数估计量是总体平均数的无偏、有效、一致估计，即 样本比例是总体比例的无偏、有效、一致估计，即
总体方差的无偏估计是：
三、总体参数的区间估计 (一）区间估计的概念要点 1.根据一个样本的观察值给出总体参数的估计范围 2.给出总体参数落在这一区间的概率 3.例如: 总体均值在50~70之间，置信度为 95% 置信区间 置信下限 置信上限 样本统计量 (点估计)
抽样单元名词解释
抽样单元名词解释抽样单元（Sampling unit）是指在统计抽样过程中被选定的研究对象或观测单位。
抽样单元的选择是根据研究目的和研究对象的特点来确定的，它可以是一个人、一个组织、一个区域或其他任何被研究者所界定的实体。
在统计学中，抽样单元是进行统计推断的基本单元。
通过对抽样单元的调查或观测，可以得到关于整体总体的一些重要特征或变量的信息。
然后，根据这些信息以及一定的统计方法，可以进行总体参数的估计和假设的检验。
抽样单元的选择应该具有代表性和随机性。
代表性是指抽样单元应该能真实地反映出整体总体的特征和变量的分布。
如果选择的抽样单元不具备代表性，得到的统计结果就不能准确地推断到整个总体。
随机性是指抽样单元的选择应该是随机的，即每个个体或单位有相等的机会被选入样本。
通过随机选择，可以避免主观偏见和系统误差，提高样本的可靠性和有效性。
根据抽样单元的特征和研究目的的不同，可以采用不同的抽样方法。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等。
简单随机抽样是指从总体中随机选择若干个抽样单元作为样本。
系统抽样是指按照一定的规律从总体中选择抽样单元，例如从一个队列中每隔几个个体选择一个。
分层抽样是根据总体的特点将总体划分成若干个层次，然后分别在每个层次中进行随机抽样。
整群抽样是将总体划分成若干个群体，然后随机选择部分群体进行调查或观测。
抽样单元的确定是进行统计抽样研究的重要环节，它决定了抽样方法的选择和样本的精度和可靠性。
在抽样单元的选择过程中，需要充分考虑到总体的特点和研究目的，选择合适的抽样方法和抽样单元，以获取准确、可靠的统计推断结果。
同时，还需要注意抽样单元必须能够有效地被调查和观测，以确保数据的质量和可用性。
概率与统计中的抽样方法
概率与统计中的抽样方法概率与统计是一门研究数据分析和推断的重要学科，而抽样方法则是概率与统计中的一个关键环节。
抽样方法是指从总体中选取一部分样本来进行研究和分析的过程。
本文将介绍概率与统计中常用的抽样方法，并探讨其在实际应用中的意义和局限性。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
它的原理是从总体中随机选择若干个样本，确保每个样本被选择的概率相等。
简单随机抽样的优点是简单易行，能够保证样本的代表性。
然而，简单随机抽样也存在一些局限性，比如在总体较大时，抽样成本较高；在总体分层复杂时，样本的选择可能不够均衡。
二、系统抽样系统抽样是一种有规律的抽样方法。
它的原理是按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔一定间隔选择一个样本。
系统抽样相对于简单随机抽样来说，具有更好的效率，能够减少抽样成本。
但是，如果总体中存在某种规律性分布，系统抽样可能导致样本的偏倚。
三、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群体，然后从中随机选择若干个群体作为样本。
整群抽样的优点是能够减少抽样误差，提高抽样效率。
例如，在对某个地区的人口进行调查时，可以将地区划分为若干个街道，然后从每个街道中随机选择若干个家庭作为样本。
然而，整群抽样也存在一些局限性，比如在群体内部存在较大的差异时，样本的代表性可能不够。
四、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中随机选择若干个样本。
分层抽样的优点是能够保证样本的多样性，提高抽样的精确性。
例如，在对某个城市的居民进行调查时，可以将居民按照不同的年龄、性别、职业等因素进行分层，然后从每个层次中随机选择若干个样本。
分层抽样的局限性在于需要事先了解总体的分层情况，并且在实际操作中可能会遇到一些困难。
五、整体抽样整体抽样是指直接将总体作为样本进行研究和分析。
整体抽样的优点是能够减少抽样误差，提高抽样效率。
例如，在对某个产品的质量进行检验时，可以将每个生产批次的产品都作为样本进行检验。
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统计抽样名词解释
随机抽样是从总体中随机抽取一部分个体组成样本的抽样方法，其中总体为一个具有某种属性（如人口）的特殊集合体，抽样单位则为特征（性质、状态、位置、空间分布等）相同的一群。
随机抽样和抽签都是随机化技术的实例。
其中，抽样单位还可能被进一步分成许多个小样本，各个小样本中的个体数可能很少，也可能很多，这取决于实际研究的需要。
对于统计学家来说，所关心的是被抽中的样本，即所谓样本均值。
统计抽样与系统抽样都是随机抽样的重要形式，二者在应用上常常相互混淆。
下面我们介绍一下什么叫“统计抽样”，
什么叫“系统抽样”，以便将它们更好地区别开来。
统计抽样又称统计概率抽样或者非随机抽样，是指从总体中按照一定的规则或者随机原则抽取样本单位的过程。
它既不同于系统抽样，也不同于直接抽样。
首先，系统抽样只要求必须遵守随机原则，而统计抽样不但要求遵守随机原则，而且还要求遵守一定的规则或者标准。
因此，系统抽样和统计抽样有着明显的区别。
根据研究目的不同，统计抽样又可以分为普查、典型调查和重点调查三种。
普查是一种较为广泛的调查方式，一般由国家进行。
它的主要任务是全面调查研究对象的基本情况，即全面收集每个单位的情况，作为进一步研究的基础，如人口普查、工业普查、产品普查、资源普查、城乡普查等。
典型调查是一种选择调查对象的方法，它通常选择那些有代表性的单位作为调查的对象，目的是推广一般性的调查结果，以便了解某个特殊领域的基本情况。
它也是一种比较广泛的调
查方式，适用于了解某类事物发展变化的趋势，如农业生产的季节性波动、企业生产能力的季节性变化等。
重点调查也是一种经常使用的调查方式，它针对一定时期内调查对象的发展变化情况和规律，在一个单位或几个单位进行深入细致的调查。
重点调查有两种基本类型：一种是对单位的重点调查；另一种是对区域的重点调查。
在确定了可以观察到的变量，即变量的总体分布之后，就要进一步考虑它的变异情况。
不同的研究问题可以有不同的变量，但最终的研究结论都是有待于研究变量的分布函数，确定抽样数据与总体数据之间的关系。
这就涉及到研究抽样的第二个问题——随机化，即根据总体参数的估计值，来选择样本容量的大小。