文档介绍：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。: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,简称为抽样。样本:按照一定的抽样规则从总体中抽取的一部分单位组成的集合。根据抽样的原则不同,抽样方法有随机抽样和非随机抽样两种。随机抽样:根据一个已知的概率来抽取样本单位,也称随机抽样非随机抽样:研究人员有意识地选取样本单位,样本单位的选取不是随机的。随机抽样的特点:按一定的概率以随机原则抽取样本;抽取样本时,使每个单位都有一定的机会被抽中。每个单位被抽中的概率是已知的,或是可以计算出来的;当用样本对总体目标量进行估计时,要考虑到每个样本单位被抽中的概率。:从总体N个单位中抽取n个单位作为样本时,使得每一个总体单位都有相同的机会(概率)被抽中也称纯随机抽样是抽样调查中应用最多的方法之一也是最基本的抽样方法之一简单随机抽样抽取元素的具体方法有:重复抽样:从总体中抽取一个单位并加以计量后,把这个单位放回到总体中再抽取第二个单位,直到抽取n个单位为止;不重复抽样:一个单位被抽中后不再放回总体,然后再从所剩下的单位中抽取第二个单位,直到抽出n个单位为止。特点:简单、直观,在抽样框完整时,可直接从中抽取样本;用样本统计量对目标量进行估计比较方便。局限性:当N很大时,不易构造抽样框;抽出的单位很分散,给实施调查增加了困难;没有利用其他辅助信息以提高估计的效率。:在抽样之前先将总体的单位按某种特征或某种规则划分为若干层(类),然后从不同的层中独立、随机地抽取一定数量的单位组成一个样本,也称分类抽样(stratifiedsampling)。在分层或分类时,应使层内各单位的差异尽可能小,而使层与层之间的差异尽可能大。