抽样与随机数发生器课件.ppt

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1、第6章抽样与随机数发生器研究一个数据总体的特点,处理数据有两种形式可以组织,一种是将整个总体作为数据处理对象,另一种是将能够代表总体性质的某个样本作为数据的处理对象。在数据量大时,前者的操作复杂,工作量大,但品质良好的样本就能简单快捷地实现分析目的,因此,选取代表性样本的方法很重要,抽样就是实现这个过程的主要手段,本章将详细介绍其方法和操作。在应用过程中,往往还需要获取指定分布的一系列数据,这就需要产生一系列不同分布的随机数供使用,在Excel中同样有此功能,本章也会重点介绍。6.1抽样及其实现抽

2、样又称取样,就是从需要研究的全部样品中抽取一部分样品单位,其基本要求是要保证所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性。抽样的目的是从被抽取样品单位的分析、研究结果来估计和推断全部样品特性,是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。统计学的基本思想是用样本估计总体,即通过从总体中抽取一个样本,根据样本的情况去估计总体的相应情况。因此,样本的抽取是否得当,对于研究总体来说就十分关键,本节就重点介绍各种统计中抽样的方法及其特点。6.1.1简单随机抽样设一个总体的个体数为N。

3、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概率相等,这样的抽样就称为简单随机抽样。简单随机抽样一般可以通过抽签法和随机数表法实现,两种方法各有特点,其操作方法如下:抽签法:首先要准备好所有性质都相同的号签,将总体中的所有个体编号,然后把号码逐个写在号签上,将这些号签放在一个均质的容器中,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。总体的个体数不多时,使用这种方法比较合适,抽签法简便易行。随机数表法:首先要制定随机数表,在Excel中可以

4、使用随机数发生器产生,具体方法随后将进行介绍,然后将总体中的所有个体编号,将随机数表中不在号码范围内的数、重复出现的数去掉,随后在随机数表内任选一个数作为开始,再从选定的起始数开始,沿任意方向读取随机数表中的数据,最后根据所得号码抽取总体中相应的个体,就可以得到总体的一个样本。这种方法的适用情况与抽签法类似。6.1.2系统抽样当总体中的个体数较多时,可将总体分成几个部分,这几个部分要求其比重不能相差太大,然后按预先制定的抽样规则,从每一部分抽取一个或几个个体,组合这些个体得到需要的样本,这种抽样叫

5、做系统抽样。以从容量为N的总体中抽取容量为m的样本为例,系统抽样的操作方法如下:(1)将总体中的所有个体编号,从1到N,或者可以利用个体自带的序号之类的号码当作编号,或者采用类似编号的号码编号,如生日、证件号、门牌号等。(2)将各个个体的编号按一定的间隔k分段,其中k为整数,且k≤N,具体值的大小要根据抽样的样本容量决定。(3)设第一段用简单随机抽样确定起始个体的编号为小于N的整数t。按照一定的规则抽取样本。通常是将起始编号t加上间隔k得到第2个个体编号t+k,再加上k得到第3个个体编号t+2k,

6、这样一直将所有m个体抽取出来,直到获取整个样本。在抽样的间隔选取上,当总体中的个体数恰好能被样本容量整除时,可用它们的比值作为系统抽样的间隔;当总体中的个体总数不能被样本容量整除时,可用简单随机抽样先从总体中剔除少量个体,使剩下的个体总数能被样本容量整除在进行系统抽样。6.1.3分层抽样总体由差异明显的几部分组成时,可以先将总体中的所有个体按照某种差异明显的特征或标志划分成若干类型或层次,然后再在各个类型或层次中采用简单随机抽样或系统抽样的办法抽取一个子样本,每个类型或层次中抽取的子样本容量应该与

7、其总体的比例成正比,在确定子样本中的个数达到样本容量后,将这些子样本合起来构成总体的样本,这种抽样叫做分层抽样,所分成的部分叫做层。可以看出,分层抽样是把有明显内部差异的总体分成多个内部差异较小的子总体,再抽取不同的子总体中的样本分别代表该子总体,合并所有的子样本进而代表总体。分层抽样一般有两种方法:一是先以分层变量将总体划分为多个层,构成多个子总体,再按照各层的个体数量在总体中的比例从各层的子总体中抽取;二是先以分层变量将总体划分为多个层,再将各子总体中的元素按分层的顺序进行有序排列,最后对于整

8、个总体,用系统抽样的方法抽取样本。分层抽样的一般操作方法如下:(1)将总体根据其差异较大的性质的进行分层,形成多个子总体。当然分层时要注意,所选的差异较大的性质也要以调查所要分析和研究目的为根据进行选取,并能够以保证各层内部个体性质相似、各层之间的差异性明显。(2)计算各个子总体的个体数与总体的个体数的比,按各个子总体的个体数与总体的个体数的比确定各层应抽取的子样本容量。(3)在每一层进行抽样,可以采用随机抽样或系统抽样的方法,综合每层的抽样结果,将各个子样本组合成样本。6.1.4

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