理论分布与抽样分布28

抽样调查的理论与方法参考答案一、填空题 1随机原则 概率估计 总体数量特征 非全面调查 2调查对象的全部单位 全及总体 有限总体 无限总体 3单位数目 30个 4总体数量特征 确定()∑-=N i Y Y i N 121 5样本数量特征 随机变量 ()∑-=-N i y y i n 1211统计量 6有顺序不重复抽样 无顺序不重复抽样 7比值比较 差值比较 8偶然性 规律性 9不可能事件 必然事件 10常数 统计规律性 11稳定性 稳定值 12随机因素 所有可能事件 13离散随机变量 连续随机变量 14非负 1 15统计量 样本平均数 16不重复抽样 重复抽样 17代表性误差 反比关系 18正比关系 反比关系 19概率度(平均误差μ的倍数) 固定 误差范围(允许误差，误差置信限) 20总体相应指标值 {}αθθθ-=≤≤121P 21精确程度 可靠程度 置信系数 可靠程度 22样本平均数 区间估计 所在区间 抽样调查资料对比全面调查资料 23总体均值 总体方差 24)1(2N n n -δ或)1(2Nn n S -， )1(1)1()1(N n n P P n P P ----或， )1()1(N n n P P Z --或)1(1)1(Nn n P P Z --- 25总体的方差 要求的概率保证程度 给定的抽样误差范围 26样本方差 27固定的顺序和间隔 选择排队标志 28有关标志排队法 无关标志排队法 29抽取样本方便易行 样本单位在总体中均匀地分布30随机原则 系统偏差 31随机原则 较好的代表性 32各系统样本内部方差的平均值sy ωα2 sy ωα2 各系统样本的内部方差 系统样本 内部各单位的差别 33各部分K 个个体 各个部分的差别 系统样本内部的差异 34单纯随机抽样 抽样原理 35总体在第i 层的权数或权重 每一层的总体单位数 总体单位数 36比较均匀 层内方差 37选择分层标志 调查的核心项目 与调查项目关系密切的项目 引起分散的主要原因 38各个单位标志值的差异 最小 该层标志变异指标 39越少 调查费用 40调查费用 抽样误差 41层内方差 层间方差 42调查变量 层数的选择 43单纯随机抽样 全面调查 44各群内部调查变量的各个标志值 各个群内部各个标志值 总体的群 45被调查总体 均匀 总体可能取到的值 46均匀分布在总体各个部分 低于 群内部差别大而群间差别小 47各个群内部单位数相等 总体单位 群平均数Y 随机抽样估计 48总体单位数 49大样本 50总体单位 抽样群数 抽样群数 51横向 纵向 52有偏 抽样分布 53增大相关系数ρ的值，X 、Y 的相关程度 54分别比估计 组合比估计55线性 回归方程 样本指标 总体指标56辅助变量的选择 较好的线性 有关资料57性质不同 密切线性关系 基期指标58回归系数b 样本相关系数 越高 59r=0 r ≠0 60等于 小于61小于 分别回归估计 组合回归估计 62居民家计调查 居民家庭 63三阶段系统抽样 系统抽样64抽取各阶段样本 实割实测 推算产量65近三年粮食平均亩产 当年预计亩产 相应总体各单位的累计播种面积 累计播种面积样本单位数66抽样误差 调查误差 实割实测67系统抽样68中轴对称 69多阶段抽样 系统抽样 双重抽样 70整群随机抽样 系统抽样二、单项选择题 1 C 2 A 3 B 4 D 5 A 6 B 7 A 8 B 9 C 10 C 11 B 12B 13 D14 B 15 C 16 C 17 B 18 C 19 C 20 C 21 B 22 B 23 C 24C 25 A 26 C 27 B 28 D 29 D 30 A 31 B 32 C 33 C三、简答题 1抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并依据概率估计原理，应用所得到的资料，对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。

抽样与抽样分布在统计学中，抽样是一种常用的数据收集方法，通过从总体中选择一部分样本来进行研究和分析。

抽样的目的是通过样本来推断总体的特征和性质。

在进行抽样时，我们需要了解抽样的方法和抽样分布的概念。

一、抽样方法1. 无偏抽样无偏抽样是指所有样本有相同被选中的机会。

这样可以确保样本的代表性，从而减小样本估计值和总体真值之间的误差。

常见的无偏抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。

2. 有偏抽样有偏抽样是指样本的选择并不具有相等的机会。

这样可能导致样本的代表性不足，从而产生较大的估计误差。

有时，有偏抽样也可以用于特定的研究目的，但需要明确地说明和分析偏差带来的影响。

二、抽样分布1. 抽样分布的概念抽样分布是指统计量在各个可能样本上的取值分布。

统计量可以是样本均值、样本方差等。

抽样分布的性质对于进行统计推断和假设检验非常重要。

2. 样本均值的抽样分布样本均值的抽样分布在中心极限定理的条件下近似服从正态分布。

中心极限定理指出，当样本容量足够大时，无论总体分布如何，样本均值的抽样分布都会接近正态分布。

3. 样本比例的抽样分布样本比例的抽样分布在满足一些条件的情况下也近似服从正态分布。

这些条件包括样本容量足够大、总体比例接近0.5以及样本与总体之间的独立性等。

4. 样本方差的抽样分布样本方差的抽样分布不服从正态分布。

通常情况下，样本方差的抽样分布呈右偏态，即偏度大于0。

为了得到样本方差的抽样分布，可以使用抽样分布的近似分布，如卡方分布。

三、应用案例抽样与抽样分布的方法和理论在实际统计学中有广泛的应用。

以下是一些常见的应用案例：1. 调查研究在进行调查研究时，我们经常需要从总体中选择一部分样本进行问卷调查或面访。

通过利用抽样与抽样分布的方法，我们可以将样本的调查结果推广到总体中，从而得到总体的特征和性质。

2. 假设检验假设检验是统计学中常用的推断方法之一。

通过比较样本统计量与假设的总体参数值，我们可以判断假设的合理性。

抽样分布一、抽样分布的理论及定理 （一） 抽样分布抽样分布是统计推断的基础，它是指从总体中随机抽取容量为n 的若干个样本，对每一样本可计算其k 统计量，而k 个统计量构成的分布即为抽样分布，也称统计量分布或随机变量函数分布。

（二） 中心极限定理中心极限定理是用极限的方法所求的随机变量分布的一系列定理，其内容主要反映在三个方面。

1．如果总体呈正态分布，则从总体中抽取容量为n 的一切可能样本时，其样本均数的分布也呈正态分布；无论总体是否服从正态分布，只要样本容量足够大，样本均数的分布也接近正态分布。

2．从总体中抽取容量为n 的一切可能样本时，所有样本均数的均数（X μ）等于总体均数（μ）即μμ=X3．从总体中抽取容量为n 的一切可能样本时，所有样本均数的标准差（X σ）等于总体标准差除以样本容量的算数平方根，即n X σσ=中心极限定理在统计学中是相当重要的。

因为许多问题都使用正态曲线的方法。

这个定理适于无限总体的抽样，同样也适于有限总体的抽样。

中心极限定理不仅给出了样本均数抽样分布的正态性依据，使得大多数数据分布都能运用正态分布的理论进行分析，而且还给出了推断统计中两个重要参数（即样本均数X μ与样本标准差X σ）的计算方法。

（三）抽样分布中的几个重要概念1．随机样本。

统计学是以概率论为其理论和方法的科学，概率又是研究随机现象的，因此进行统计推断所使用的样本必须为随机样本（random sample ）。

所谓随机样本是指按照概率的规律抽取的样本，2．抽样误差。

从总体中抽取容量为n 的k 个样本时，样本统计量与总体参数之间总会存在一定的差距，而这种差距是由于抽样的随机性所引起的样本统计量与总体参数之间的不同，称为抽样误差。

3．标准误。

样本统计量分布的标准差或某统计量在抽样分布上的标准差，符号SE 或Xσ表示。

根据中心极限定理其标准差为n X σσ=正如标准差越小，数据分布越集中，平均数的代表性越好。

抽样分布与理论分布一、抽样分布总体分布：总体中所有个体关于某个变量的取值所形成的分布。

样本分布：样本中所有个体关于某个变量大的取值所形成的分布。

抽样分布：样品统计量的概率分布，由样本统计量的所有可能取值和相应的概率组成。

即从容量为N 的总体中抽取容量为n 的样本最多可抽取m 个样本，m 个样本统计值形成的频率分布，即为抽样分布。

样本平均数的抽样分布：设变量X 是一个研究总体，具有平均数μ和方差σ2。

那么可以从中抽取样本而得到样本平均数x ，样本平均数是一个随机变量，其概率分布叫做样本平均数的抽样分布。

由样本平均数x 所构成的总体称为样本平均数的抽样总体。

它具有参数μx 和σ2x ，其中μx 为样本平均数抽样总体的平均数，σ2x 为样本平均数抽样总体的方差，σx 为样本平均数的标准差，简称标准误。

统计学上可以证明x 总体的两个参数 μx 和σ2x 与X 总体的两个参数μ和σ2有如下关系：μx = μ σ2x = σ2 /n由中心极限定理可以证明，无论总体是什么分布，如果总体的平均值μ和σ2都存在，当样本足够大时（n>30），样本平均值x 分布总是趋近于N （μ，n2)分布。

但在实际工作中，总体标准差σ往往是未知的，此时可用样本标准差S 估计σ。

于是，以nS估计σx ，记为X S ，称为样本标准误或均数标准误。

样本平均数差数的抽样分布：二、正态分布2.1 正态分布的定义：若连续型随机变量X 的概率密度函数是⎪⎭⎫ ⎝⎛--=σμπσx ex f 22121)( （-∞＜x ＜+∞）则称随机变量X 服从平均数为μ、方差为σ2的正态分布，记作X~N （μ，σ2）。

相应的随机变量X 概率分布函数为 F （x ）=⎰∞-x dx x f )(它反映了随机变量X 取值落在区间（-∞，x ）的概率。

2.2 标准正态分布当正态分布的参数μ=0，σ2=1时，称随机变量X 服从标准正态分布，记作X~N （0,1）。

抽样分布知识点总结抽样分布是统计学中一个重要的概念，它描述了在进行抽样时得到的样本统计量的分布情况。

抽样分布是统计推断的基础，它可以帮助我们理解抽样误差以及估计参数的可信度。

在本文中，我们将对抽样分布的基本概念、性质和相关理论进行总结和讨论。

一、基本概念1.1 抽样与总体在统计学中，总体是指我们想要研究的所有个体的集合，而抽样则是从总体中选取一部分个体作为样本，以获得对总体特征的估计。

抽样可以是随机抽样、分层抽样、系统抽样等方法，目的是代表性地反映总体的特征。

1.2 样本统计量在抽样中，对样本数据进行统计分析得到的统计量称为样本统计量，常见的样本统计量有均值、方差、标准差、比例等。

样本统计量能够提供有关总体参数的估计和推断。

1.3 抽样分布抽样分布是描述样本统计量的分布情况的统计学概念。

当我们从总体中抽取多个样本，并计算每个样本的统计量时，得到的这些统计量的分布就是抽样分布。

抽样分布可以反映出样本统计量的可变性、偏移和分布形态等特征。

二、性质2.1 中心极限定理中心极限定理是抽样分布理论中的重要定理，它描述了在一定条件下，样本均值的抽样分布近似服从正态分布。

中心极限定理对于理解抽样分布的性质和应用具有重要意义，也为许多统计推断方法提供了理论基础。

2.2 大数定律大数定律是另一个重要的抽样分布性质，它描述了当样本容量足够大时，样本均值会收敛于总体均值，即样本均值的抽样分布会集中在总体均值附近。

大数定律为我们理解样本统计量的稳定性和准确性提供了重要参考。

2.3 置信区间置信区间是根据抽样分布推断总体参数的一种方法，通过对抽样分布的分布情况进行分析，我们可以建立对总体参数的置信区间，从而对总体特征进行推断。

置信区间对于统计推断的可信度和精度有着重要的作用。

三、理论基础3.1 样本容量样本容量是影响抽样分布的一个重要因素，在实际抽样中，样本容量的大小对于样本统计量的分布情况有着重要的影响。

通常情况下，样本容量越大，抽样分布的稳定性和准确性越高。

统计学考研复习指导常考分布与抽样理论梳理统计学是考研复习中的一门重要科目，而分布与抽样理论是统计学中的基础知识之一。

掌握分布与抽样理论对于考研复习非常重要，因此本文将对常考的分布与抽样理论进行梳理。

以下是各个分布与抽样理论的详细内容。

1. 正态分布正态分布是统计学中最常用的概率分布之一，也被称为高斯分布。

它具有许多特性，例如其形状对称、均值、方差决定了整个分布的特征等。

正态分布在统计学中的应用广泛，例如用于描述实际数据的分布情况、进行假设检验等。

2. t分布t分布是用于小样本情况下的概率分布。

在实际应用中，由于通常无法获得大样本数据，因此需要使用t分布进行统计推断。

t分布与正态分布有一定的关联，其形状与自由度有关。

在考研复习中，需要了解t分布的特性、应用以及与正态分布的关系。

3. 卡方分布卡方分布是用于分析分类数据的概率分布，常用于检验两个变量之间的独立性。

卡方分布的形状与自由度有关，自由度越大，分布越接近正态分布。

在考研复习中，需要掌握卡方分布的性质、应用以及与正态分布的关系。

4. F分布F分布是用于分析方差比较的概率分布，常用于方差分析等统计方法。

F分布的形状与两个自由度参数有关，具有右偏分布且不对称的特点。

在考研复习中，需要了解F分布的特性、应用以及与正态分布、卡方分布的关系。

5. 抽样与抽样分布抽样是指从总体中选取样本的过程，而抽样分布是指统计量在不同样本中的分布情况。

了解抽样与抽样分布非常重要，因为统计推断是建立在样本上的，而不是在总体上。

在考研复习中，需要掌握不同抽样方法的特点、抽样分布的基本概念以及与统计推断的应用。

总结：通过对常考的分布与抽样理论进行梳理，我们可以更好地理解统计学考研复习中的重要内容。

掌握分布与抽样理论，对于进行统计分析、假设检验以及进行统计推断非常重要。

在考研复习过程中，建议系统学习各个分布的特性、应用以及与其他分布的关系，同时理解抽样与抽样分布的基本概念和应用方法。

统计学原理教案中的抽样与抽样分布揭示学生如何进行抽样和利用抽样分布进行推断统计学是一门研究收集、分析和解释数据的学科，而抽样和抽样分布则是统计学中至关重要的概念。

本文将探讨统计学原理教案中的抽样和抽样分布，以揭示学生如何进行抽样和利用抽样分布进行推断。

首先，我们来理解抽样的概念。

在统计学中，抽样是指从总体中选择一部分个体进行观察和研究。

总体是指我们感兴趣的整体，而样本则是从总体中选取的一部分个体。

通过抽样，我们可以通过研究样本来推断总体的特征，这是由于抽样的随机性能够保证样本与总体的代表性。

接下来，让我们了解抽样的方法。

常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。

每种抽样方法都有其特点和适用范围。

简单随机抽样是一种随机选择样本的方法，每个个体被选择的概率相同。

系统抽样是按照一定的规律选择样本，例如每隔一定数量选择一个个体。

分层抽样是将总体分成若干层次，然后从每个层次中抽取样本。

整群抽样则是将总体分成若干群体，然后随机选择一些群体并全面调查其中的个体。

选择合适的抽样方法可以更好地保证样本的代表性和可靠性。

抽样之后，我们需要了解抽样分布的概念。

在统计学中，抽样分布是指根据大量抽样的结果所得到的分布。

常见的抽样分布包括正态分布、t分布和F分布等。

其中，正态分布是抽样分布的重要特例，它在许多情况下都可以作为近似的抽样分布来使用。

t分布则用于小样本情况下的推断，它相比于正态分布更为宽阔且更适用于样本数据较少的情况。

F分布常用于分析方差比较和回归模型中的显著性分析。

抽样分布的重要性在于它可以帮助我们进行推断。

根据抽样分布的性质，我们可以利用统计推断方法进行参数估计和假设检验。

参数估计是根据样本的统计量来估计总体的参数值，例如通过样本均值估计总体均值。

假设检验是用来判断总体参数是否在某个范围内或是否相等的统计方法。

通过抽样分布的理论知识，我们可以进行参数估计和假设检验，并对总体进行推断。

在统计学原理教案中，抽样和抽样分布是学生学习的重点内容。

第四章理论分布和抽样分布在上章样本分布及其特征的基础上本章将讨论总体的分布及其特征。

首先介绍间断性变数总体的理论分布，包括二项分布和泊松分布；其次介绍连续性变数总体的理论分布，即正态分布；最后介绍从这两类理论分布中抽出的样本统计数的分布，即抽样分布。

为了说明这些理论分布，必须首先了解概率的基本概念和计算法则。

第一节事件、概率和随机变量一、事件和事件发生的概率在自然界中一种事物，常存在几种可能出现的情况，每一种可能出现的情况称为事件，而每一个事件出现的可能性称为该事件的概率(probability)。

例如种子可能发芽，也可能不发芽，这就是两种事件，而发芽的可能性和不发芽的可能性就是对应于两种事件的概率。

若某特定事件只是可能发生的几种事件中的一种，这种事件称为随机事件(random event)，例如抽取一粒种子，它可能发芽也可能不发芽，这决定于发芽与不发芽的机会(概率)，发芽与不发芽这两种可能性均存在，出现的是这两种可能性中的一种。

事件发生的可能性(概率)是在大量的实验中观察得到的，例如棉田发生盲蝽象为害的情况，并不是所有的棉株都受害，随着观察的次数增多，我们对棉株受害可能性程度大小的把握越准确、越稳定。

这里将一个调查结果列于表4.1。

调查5株时，有2株受害，受害株的频率为40%，调查25株时受害频率为48%，调查100株时受害频率为33%。

可以看出三次调查结果有差异，说明受害频率有波动、不稳定。

而当进一步扩大调查的单株数时，发现频率比较稳定了，调查500株到2000株的结果是受害棉株稳定在35%左右。

表4.1 在相同条件下盲蝽象在某棉田危害程度的调查结果调查株数(n) 5 25 50 100 200 500 1000 1500 2000 受害株数(a) 2 12 15 33 72 177 351 525 704 棉株受害频率(a/n)0.40 0.48 0.30 0.33 0.36 0.354 0.351 0.350 0.352现以n代表调查株数，以a代表受害株数，那么可以计算出受害频率p=a/n。

统计学中的抽样分布理论统计学是一门深奥而又广泛应用的学科，其中抽样分布理论是其中一个重要支柱。

本文将从抽样、样本统计量和抽样分布三个方面进行论述，以便更好的理解其理论和应用。

一、抽样与样本统计量统计学的基本任务之一是推断总体特征。

但由于总体数据规模庞大，难以全面观察和分析，因此我们通常采用小样本的方式来代表总体。

这就是抽样的概念。

抽样是指从总体中随机抽取一部分数据，用这一部分数据代表总体，以此估计总体的特征。

常用的抽样包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

在抽样中，一个样本统计量的重要性凸显出来，因为它可以帮助我们更好的估计总体的特征。

比如，一个数据集的均值和标准差就是两个重要的样本统计量。

二、抽样分布抽样分布是指在所有可能的样本中，某个样本统计量的分布情况。

这里需要区分参数（population）和统计量（sample statistic）之间的关系。

参数是总体参数，是我们想要研究的总体特征，比如总体均值、总体方差等。

统计量是在样本中计算出来的数值，比如样本均值、样本方差等。

样本统计量是对总体参数的估计，不同的样本统计量可能对总体参数的估计存在一定的差异。

抽样分布不同于总体分布。

总体分布是指总体中所有变量的分布，而抽样分布是指在所有可能的样本中，某个样本统计量的分布。

抽样分布是一个特殊的概率分布，其形状和参数取决于总体分布和样本大小。

这是因为在计算样本统计量时，会受到样本数量和样本变异的影响。

在实际使用中，我们通过抽样分布来推断总体参数。

具体方法是：首先，通过采样方法得到一个样本，计算该样本统计量的值。

然后，通过数学公式推算样本统计量的抽样分布，从而得到一个概率区间。

若该样本统计量恰好位于这个区间内，则认为该样本统计量的估计值与总体参数的差异可以用统计学上的概率来表示。

这个概率就是所谓的显著性水平（signicance level）。

三、中心极限定理中心极限定理是抽样分布理论中最为重要的定理之一。

抽样分布的概念及重要性抽样分布是统计学中一个重要的概念，它描述了从总体中抽取样本的过程中，统计量的分布情况。

在统计学中，我们通常无法对整个总体进行研究，而是通过抽取样本来推断总体的特征。

抽样分布的概念帮助我们理解样本统计量的变异性，并为统计推断提供了理论基础。

本文将介绍抽样分布的概念及其重要性。

一、抽样分布的概念抽样分布是指在相同条件下，重复从总体中抽取样本，并计算样本统计量的分布情况。

在抽样过程中，每次抽取的样本可能不同，因此样本统计量的取值也会有所不同。

抽样分布描述了样本统计量的所有可能取值及其对应的概率分布。

常见的样本统计量包括样本均值、样本方差、样本比例等。

以样本均值为例，假设总体均值为μ，样本均值为x̄，抽样分布描述了在相同样本容量的情况下，样本均值的所有可能取值及其对应的概率分布。

根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布。

二、抽样分布的重要性抽样分布在统计学中具有重要的意义，它对统计推断和假设检验提供了理论基础，具体体现在以下几个方面：1. 参数估计：抽样分布可以用于估计总体参数。

通过抽取样本并计算样本统计量，我们可以对总体参数进行估计。

例如，通过计算样本均值来估计总体均值，通过计算样本比例来估计总体比例等。

抽样分布提供了样本统计量的分布情况，帮助我们确定估计值的可信度和置信区间。

2. 假设检验：抽样分布可以用于假设检验。

在假设检验中，我们通常需要比较样本统计量与假设值之间的差异，以判断差异是否显著。

抽样分布提供了样本统计量的分布情况，可以帮助我们计算出观察到的差异在抽样误差范围内的概率，从而判断差异是否显著。

3. 抽样方法选择：抽样分布可以帮助我们选择合适的抽样方法。

不同的抽样方法会对样本统计量的分布产生不同的影响。

通过了解抽样分布的特点，我们可以选择合适的抽样方法，以提高样本统计量的准确性和可靠性。

4. 统计推断：抽样分布是统计推断的基础。

统计推断是指通过样本数据对总体特征进行推断。