文档介绍：统计学基础课件
2010年
第1页，共109页，编辑于2022年，星期二
第 4 章抽样与参数估计
抽样与抽样分布
参数估计的基本方法
总体均值的区间估计
总体比例的的
时间表抽样框
连续出产的产品总体可以编制抽样框：均匀的出产时间、可以预见到的产品总量。
连续到加油站加油的汽车总体无法编制抽样框：时间不定、总量也无法确定。
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3、样本总体
样本总体，又叫子样，简称样本。它是从全及总体中随机抽取出来，用来代表全及总体的那部分单位构成的总体。样本总体的单位数用小写字母n表示，称为样本容量。
从某个城市职工家庭中随机抽取1000户进行调查，则这1000户组成的小总体即为样本，样本容量 n=1000。
例如：
有关抽样的几个基本概念
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对于给定的研究对象，全及总体是唯一确定的，而样本总体不是唯一的，它是随机的。
4、抽样比
抽样比是指在抽选样本时，所抽取的样本单位数n与总体单位数N之比。一般地讲，n≥30为大样本，n＜30为小样本。研究社会经济现象时，通常采用大样本进行抽样调查。
有关抽样的几个基本概念
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概率抽样(probability sampling)
也称随机抽样
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
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简单随机抽样(simple random sampling)
从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本，每个单位进入样本的概率是相等的
最基本的抽样方法，是其它抽样方法的基础
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
没有利用其它辅助信息以提高估计的效率
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1、重复抽样
重复抽样也叫重置抽样，是指每次抽取一个元素后又放回，重新参加下一次的抽选，直到抽取n个元素为止。全及总体单位数始终保持不变，每个总体单位都有被重复抽中的可能。
重复抽样通常要考虑单位排列顺序，如电话号码中的“8651”和“1568”不同。

其样本可能数目为
抽样方法和样本可能数目
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2、不重复抽样
不重复抽样也叫不重置抽样，是指每次从总体中抽取一个元素后不再放回，从剩余的元素中抽取下一个元素，直到抽取n个元素为止。总体单位数在不断减少，每个总体单位不可能被重复抽中。
不重复抽样通常不考虑样本单位排列顺序，如篮球队的5个队员按其号码“1,2,3,4,5”排队和“5,4,3,2,1”排队是同一个队。
其样本可能数目为
抽样方法和样本可能数目
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分层抽样(stratified sampling)
将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本
例如：在企业职工收入抽样调查中，可按经济类型将职工分为全民企业职工、集体企业职工、中外合资企业职工等若干类，然后在各类型企业职工中分别抽取一定数目的职工构成样本。
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优点
保证样本的结构与总体的结构比较相近，从而提高估计的精度
可以按自然区域或行政区域进行分层，组织实施调查方便
既可以对总体参数进行估计，也可以对各层的目标量进行估计
适用于总体情况复杂、各单位之间差异较大、单位较多的情况。
分层抽样(stratified sampling)
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等比例分层抽样
不考虑各组单位变异程度，从各组当中按同一比例抽取样本单位
不等比例分层抽样
按各组单位变异程度大小来确定抽样单位数的多少，变异度大的类型组多抽一些，变异度小的少抽一些，不规定统一的抽