分成抽样课件.pptVIP

**********************分成抽样分成抽样是一种常用的统计学方法，用于从一个大的总体中抽取一个小的样本。在数据分析和机器学习中，分成抽样可以帮助我们减少计算量，并提高模型的泛化能力。什么是分成抽样总体样本划分分成抽样，又称分层抽样，它将总体划分为若干个子总体，然后从每个子总体中独立抽取样本。例如，在进行一项全国范围内的调查时，可以将总体划分为不同地区、不同性别或不同年龄段的子总体，然后从每个子总体中抽取样本。样本代表性增强通过对每个子总体进行独立抽样，可以确保样本在总体中各子总体所占比例与总体中各子总体所占比例一致。这使得样本能更准确地反映总体的特征。分成抽样的适用场景零售行业评估不同门店的客流量，分析营销策略的有效性。客户满意度调查了解客户对产品和服务的满意度，改进产品和服务质量。员工培训需求分析了解员工的培训需求，制定有效的培训计划，提升员工技能。分成抽样的优势提高准确性分成抽样可以更准确地反映总体特征，减少样本误差。提高效率比简单随机抽样更有效率，节省时间和资源。提高代表性样本更能代表总体，使研究结果更可靠。降低成本减少样本数量，降低调查成本。分成抽样的实施步骤1确定总体及样本大小总体是指要研究的全部个体，样本是指从总体中抽取的一部分个体。2确定分层标准根据研究目的和总体特征，选择合适的指标作为分层标准。3计算分层样本量根据总体规模和分层标准，计算每个层级的样本量。4分层样本选取方法在每个层级中，使用随机抽样方法选取样本。分成抽样需要根据研究目的和总体特征，选择合适的指标作为分层标准，然后根据总体规模和分层标准，计算每个层级的样本量。在每个层级中，使用随机抽样方法选取样本。确定总体及样本大小定义总体首先明确研究对象，即总体，例如所有在校大学生、所有特定品牌的汽车用户等。明确总体范围是进行样本量计算的基础。确定目标精度根据研究目的和要求，确定可接受的误差范围。例如，希望样本结果与总体情况的误差控制在±5%以内。确定置信度置信度是指样本结果反映总体情况的可靠程度，通常设置为95%或99%。置信度越高，对样本量要求越高。利用样本量公式计算根据总体规模、目标精度、置信度等参数，利用样本量公式进行计算，得到合适的样本量。确定分层标准11.相关性选择与研究目标密切相关的变量作为分层标准，例如年龄、性别、收入等。22.可测量性确保所选变量能够被客观地测量和划分，以便将总体有效地划分为不同的层级。33.可获得性确保分层标准相关数据能够获取，例如通过问卷调查、数据库等方式。44.层级数量合理确定分层数量，既要保证分层信息的丰富性，也要避免过多的层级导致样本量过小。分层抽样技术11.简单随机抽样在每个层内，随机抽取样本，确保每个样本被选中的概率相等。22.系统抽样按一定间隔抽取样本，例如每隔10个个体抽取1个。33.分层比例抽样每个层内的样本量与该层在总体中的比例成正比。44.分层最优抽样根据各层方差大小分配样本量，方差越大，分配的样本量越多。计算分层样本量分层样本量的计算取决于总体规模、分层比例和置信水平。分层样本量应能代表每个分层，同时保证总体样本量足够大。可以使用公式或软件工具计算分层样本量。1总体规模调查总体的数量2分层比例每个分层在总体中的比例3置信水平对样本结果的可靠程度4样本误差允许的样本误差范围分层样本选取方法简单随机抽样每个样本单元都有相同的被选中概率。使用随机数表或软件进行抽样。系统抽样按照预设的间隔从总体中选取样本。确保样本均匀分布在总体中。分层随机抽样根据相关特征将总体分成不同的层，然后在每层内进行随机抽样。提高样本代表性。加权计算总体指标1加权平均数计算根据各层样本量占总体样本量的比例，计算各层样本指标的加权平均数，即为总体指标的估计值。2权重确定权重通常为各层样本量占总体样本量的比例，可根据实际情况调整权重，如不同层级的重要性差异等。3公式计算加权平均数=(各层样本指标×各层权重)/总权重分成抽样的假设条件总体同质性总体各层之间具有相似特征，各层样本能够反映总体的特征。可测量性总体中各层之间的差异可以被量化，方便进行样本量分配和结果分析。抽样框总体中各层的信息完整且可获得，便于进行样本的选择和抽取。分成抽样的误差分析样本误差样本误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。由于样本是总体的一部分，样本统计量可能与总体参数存在偏差。随机误差随机误差是由于随机抽样造成的误差，它是一种不可避免的误差，