统计学之抽样调查培训.pptx

第四章 抽样调查 ;重点与难点： 重点： 抽样调查的意义 抽样平均误差的意义及计算 总体参数的点估计与区间估计的方法 难点： 抽样平均误差的计算 总体参数的区间估计;学习内容： 一、抽样调查的基本问题 二、抽样误差 三、参数估计 四、抽样调查的组织形式;第一节 抽样调查的基本问题 ;　1.按随机原则抽选调查单位； 2.用样本推断总体； 3.在调查之前可以计算和控制抽样误差。 ;抽样推断：即根据样本统计量推断总体参数的过程。也叫抽样估??。 抽样调查的特点之一：由部分推断总体 ;;特点之三：存在估计误差，并可加以控制。;　　抽样调查方法是市场经济国家在调查方法上的必然选择，和普查相比，它具有准确度高、成本低、速度快、应用面广等优点。;1.总体范围较广，不需要了解每一个别单位的情况；;三、抽样调查的几个基本概念 ;(二) 参数和统计量;(三) 抽样方法;样本单位的抽选方法;2、不重复抽样; 抽样框 ——是指包含有全部总体单位及其主要指标特征的一个框架或列表。; 抽样框 的形式一般有两种：; 样本可能数目又称样本个数，是指从一个有N个单位的总体中抽取容量为n的样本时，有可能出现的所有样本的个数。;抽样调查的理论基础　　;大数定律 大数定律是指在随机试验中，每次出现的结果不同，但是大量重复试验出现的结果的平均值却几乎总是接近于某个确定的值。其原因是，在大量的观察试验中，个别的、偶然的因素影响而产生的差异将会相互抵消，从而使现象的必然规律性显示出来。 例如，观察个别或少数家庭的婴儿出生情况，发现有的生男，有的生女，没有一定的规律性，但是通过大量的观察就会发现，男婴和女婴占婴儿总数的比重均会趋于50%。 ;中心极限定理（P97) 大数定律揭示了大量随机变量的平均结果，但没有涉及到随机变量的分布的问题。而中心极限定理说明的是在一定条件下，大量独立随机变量的平均数是以正态分布为极限的。;第二节 抽样误差 ;抽样误差的影响因素： ;抽样误差的作用：;抽样误差的意义：;二、抽样平均误差 ;三、抽样平均误差的计算 ;抽样平均数的平均误差例题：;解：先列表;计算平均数即平均工资：;2.不重置抽样：;(二) 总体成数的抽样平均误差;2.不重置抽样：;抽样成数的平均误差例题：;四、抽样极限误差;五、抽样估计的可靠程度;当t=1时，F(t)=0.6827; 当t=1.5时，F(t)=0.8664; 当t=2时，F(t)=0.9545; 当t=3时，F(t)=0.9973. 这就表明，抽样误差范围与可靠程度之间的数量关系。当抽样误差范围扩大时，就可以提高抽样推断的可靠程度；反之，缩小抽样误差范围，推断的可靠程度就降低。 ; 第三节 参数估计 ; 只要在样本代表性大，且对全及指标精确性要求不高的情况下，可采用点估计法。如能满足下列三个准则：;(一)点估计;(二)区间估计; 根据中心极限定理，得知当n足够大时，抽样总体为正态分布，根据正态分布规律可知，样本指标是以一定的概率落在某一特定的区间内，统计上把这个给定的区间叫抽样极限误差，也称置信区间，即在概率F(t)的保证下： 抽样极限误差△=tμ，（t为概率度） ;当F(t)=68.27%时，抽样极限误差等于抽样平均误差的1倍(t=1); 当F(t)=95.45%时，抽样极限误差等于抽样平均误差的2倍(t=2); 当F(t)=99.73%时，抽样极限误差等于抽样平均误差的3倍(t=3); ;二、全及平均数和全及成数的推断 ; 某农场进行小麦产量的抽样调查，该农场小麦播种面积为10000亩，采用不重复的简单随机抽样从中选100亩作为样本，进行实割实测，得到样本的平均亩产量为400千克，样本标准差为12千克。 则：; 某机械厂日产某种产品8000件，现采用纯随机不重复抽样方式(按重复抽样公式计算)，从中抽取400件进行观察，其中有380件为一级品，试以概率95.45%的可靠程度推断全部产品的一级品率及一级品数量的范围。 则：抽样一级品率：;三、样本容量的确定 ;(一) 简单随机抽样;(二) 类型抽样;建筑工地打土方工人4000人，需测定平均每人工作量，要求误差范围不超过0.2M3，并需有99.73%保证程度。根据过去资料σ=1.5，求样本数应是多少？;某金笔厂月产10000支金笔，以前多次抽样调查一等品率为90%，现在要求误差范围在2%之内，可靠程度达95.45%，问必须抽取多少单位数？;; 第四节 抽样调查的组织形式 ;一、简单随机抽样(