名词解释抽样方案设计
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信号抽样的名词解释信号抽样是指通过在一个连续的信号中定期选择一些特定时刻的值,以形成一个离散的序列,从而对信号进行数字化处理。
在信号处理领域中,抽样是基本的操作之一,它为我们从连续信号中提取和表示有限数量的样本数据提供了有效的方法。
1. 什么是信号抽样信号抽样是指信号通过取样频率对连续信号进行离散化处理的过程。
在这个过程中,我们在连续信号的特定时刻上获取样本,并将其转换为离散的数字信号。
根据抽样定理,只要抽样频率高于信号的最高频率的两倍,我们就可以完整地捕捉到原始信号中的全部信息。
2. 为什么需要信号抽样信号抽样的主要目的是将连续信号转化为数字信号,以便进行更方便、精确的数字处理。
连续信号的处理比较复杂,而数字信号在计算机和其他数字设备中更容易存储、传输和处理。
通过信号抽样,我们可以更好地理解和分析信号,并在数字世界中进行更深入的研究和应用。
3. 抽样定理的意义和应用抽样定理,也称为奈奎斯特定理,是信号抽样理论的基石。
它表明,在进行信号抽样时,必须选择足够高的抽样频率,以捕捉原始信号中的所有信息。
如果抽样频率低于信号的最高频率的两倍,就会发生混叠现象,导致信息丧失和失真。
抽样定理的应用非常广泛。
在音频处理中,通过按照一定的抽样频率获取音频信号的样本值,我们可以将其转换为数字音频,从而实现音频的存储和处理。
在通信领域,通过对模拟信号进行抽样,可以将其转化为数字信号进行传输和编码。
在图像处理和视频压缩中,信号抽样也是非常重要的一步,通过对图像的像素进行抽样,可以将其转换为数字图像,以方便存储和传输。
4. 抽样频率的选择在进行信号抽样时,抽样频率的选择非常关键。
如果抽样频率过低,会导致混叠现象的发生,信号信息无法完整重构。
而如果抽样频率过高,会造成计算和存储的浪费。
因此,我们需要根据信号的频率范围和特性选择一个合适的抽样频率。
在实际应用中,通常使用奈奎斯特频率的两倍作为抽样频率,以确保信号的完整采样。
传播学概论1、传播(communication)源于拉丁语“communis”,具有“公共”、“社区”的意思,经过约定俗成演变成今天的“传播”、“传递”、“沟通”的意思。
传播即社会信息的传递或社会信息系统的运行。
传播是一种行为(人为主体),一种过程(动态),一种系统(综合性)。
他主要包括:传播学概论、传播学研究方法、文化传播学、传播学研究专题、传播学研究理论与方法等课程也是新闻传播学科、广告学科、广播电视艺术学科、影视工程学科的专业基础课。
总结:传播是人类通过符号和媒介交流信息以期发生相应变化的活动。
1)传播是人类的活动。
人是传播的主体和轴心。
人既是信息的传播者,又是信息的接受者;既是行为的施控者,又是行为的受控者;既是产生传播的原因,又是导致传播的结果。
2)传播是信息的交流。
在信息传播过程中,传播者不是简单地输出信息,还应含有复杂的双向交流;3)传播离不开符号和媒介。
媒介负载符号,符号负载信息。
4)传播的目的是希望发生相应的变化。
不论是传播信息还是接受信息,每一个参与活动的人,都是有意图、有目的和有自觉性的、有动机的。
2、关于传播的定义大体有以下三种说法:共享说:(传播是一个信息共享的过程)、劝服说:(传播是有目的的影响别人的一种行为)、反应说:(传播是有机体对于某种刺激的各不相同的反应)。
3、传播的四要素:传播者(信源)、传播内容(信息)、传播方式或渠道(信道)、传播接受者(信宿)4、传播学:研究社会信息系统及其运行规律的科学。
研究涉及1)自然科学-研究传播媒介的技术性支持。
2)社会科学-揭示社会信息和传播的规律。
3)人文科学-思考社会信息及其传播的价值性问题。
传播学的一般理论包括:信息理论、符号理论、意义理论、传播效果理论、反馈理论、模式理论等,是关于一般传播规律的总结。
传播学的分支理论包括:大众传播学、组织传播学、人际传播学、内向传播学。
5、“信息论、系统论、控制论”是传播学的方法论。
审计名词解释1、审计工作底稿:是审计人员在审计过程中形成的工作记录和获取的证明资料。
它是形成审计结论和发表审计意见的直接依据,也是编制审计报告的根底资料。
2、审计报告:〔1〕、是指注册会计师根据中国注册会计师审计准那么的规定,在实施审计的根底上对被审计单位财务报表发表审计意见的书面文件。
〔2〕、审计人员在依法实施审计工作的根底上,向审计授权人或委托人出具的,用于发表审计意见的书面文件。
3、审计准那么:是指审计人员在实施审计工作时所必须恪守的行为标准,也是判断审计工作质量的权威性准绳。
4、内部控制制度:是指企业为了实现经营目标,保护财产平安完整,确保会计信息资料真实可靠而采取的一系列具有相互联系和相互制约的方法、措施和程序的系统。
5、社会审计:又称“民间审计〞,是由依法成立的社会审计机构接受委托人的委托所实施的审计。
6、财政财务审计:是指对被审计单位财政财务收支活动和会计资料是否真实、正确、合法和有效所进行的审计。
7、审计风险:是指财务报表存在重大错报而注册会计师发表不恰当审计意见的可能性。
8、顺查法:是指按济活动发生的顺序依次进行审核检查的一种审计方法。
即从原始凭证的审核开始,进而以原始凭证为依据,核对并检查记账凭证,再根据记账凭证核对检查账簿,然后根据账簿核对会计报表。
9、符合性测试:是指审计人员对被审计单位内部控制进行初评的根底上,为证实该控制是否在实际工作中得以贯彻执行、贯彻执行的实际效果是否符合设立该本进行测试,并根据测试结果来推断总体特征的一种审计方法。
17、不相容职务:是指某些职务如果集中于一人担任时就可能产生错弊并可加以掩饰的职务。
18、分析性复核:是指审计人员在对被审计单位重要比率和趋势进行分析,更好的了解被审计单位的经营情况,确认资料间的异常关系和意外波动,以便对审计重点区域及风险作出初步判断。
19、重要性:是指被审计单位会计报表中存在的错报或漏报的严重程度,这一严重程度在特定环境下可能会影响审计目标的实现和会计报表使用者的判断和决策。
抽样检验名词解释检验,即事先制定好一个抽样规则,从一群待检对象中随意抽取若干单位进行检查的工作。
我们通常把随机抽样称为“抽样检验”。
以下是有抽样检验相关名词解释供参考。
抽样检验的种类一般分为随机抽样和非随机抽样两大类。
随机抽样是指从总体中按照随机原则抽取一个或几个单位作为样本进行检验的方法。
非随机抽样是指从总体中不按照随机原则抽取单位进行检验的方法。
1、随机抽样:是指从总体中按照随机原则抽取一个或几个单位作为样本进行检验的方法。
其特点是能够控制可能出现的偏差,具有代表性、科学性和准确性等优点。
但它有两个明显的缺点:一是当样本含量过小时,无法获得足够信息以保证结论正确;二是抽取的样本单位数目多时,实际操作也较复杂。
所以,如果要求对总体情况了解很详细时,就需要采用非随机抽样方法。
2、非随机抽样:是指从总体中不按照随机原则抽取单位进行检验的方法。
非随机抽样由于完全不受人为控制,因此很难达到要求的代表性和准确性。
这种抽样方式适合于总体中个体差异大、异质性强、人为因素影响大而容易控制的情形。
它也可以用来解决在大规模的调查研究中经常遇到的主观因素造成的问题。
抽样检验的原理抽样检验又称非全面检验,是对被检验对象进行部分样品测定,从中推断总体特征的一种方法。
与全面检验比较,抽样检验的主要特点是:在抽取样品时不必知道总体中所有单位的情况,只须从总体中随机抽取一定数目的样品进行检验;而在检验总体时,需要先对总体中所有单位作统计描述,再进行检验,从而可以提高检验效率,减少人力物力的消耗。
4、整群抽样:将总体划分成n群后进行样本抽取。
其特点是:将总体中的每一个体看作是整个总体的一部分,通过随机取样的办法在各群内抽取样本进行检验。
整群抽样适用于总体中同质性强、异质性弱、总体中单位差异不显著的情形。
5、系统抽样:是一种按照随机原则抽取样本的方法。
其特点是:在抽取样本时,要求根据样本指标,从系统整体中选择出足够的样本单位进行检验。
概率抽样名词解释解释概率抽样又称随机抽样,即在抽样时,母体中每一个抽样单位被选人样本的概率相同。
随机抽样具有健全的统计理论基础,可用概率理论加以解释,是一种客观而科学的抽样方法。
一般而言,概率抽样调查的基本组织形式分为单阶段抽样和多阶段抽样两大类。
单阶段抽样是指只需一次的抽样过程,它有以下四种:简单随机抽样、等距抽样、分层抽样、整群抽样。
多阶段抽样是指将总体分层、再逐层抽取样本的过程。
多阶段抽样在总体特别大时使用。
不管哪种随机抽样,样本必须始终被看作总体的近似而不是总体自身。
概率抽样是一种数理统计学上的专业化术语。
它是指根据随机性理论在单位样本量中抽取同样数目的样本作为研究对象。
理论上讲,每个样本被抽中的概率相等,这样就保证了抽选样本中没有掺杂所谓的人为因素。
概率抽样是定量研究中的基本抽样方式,也是定量研究效度的体现方式概率抽样的具体抽样方法还有很多。
简单随机抽样法、系统抽样法以及分层抽样法等。
总体而言,建立在数学概率理论基础上的概率抽样方法有着无可避免的自然科学化的倾向。
在一般情况下的定性研究中。
研究者较少使用这种抽样方式选取研究对象。
但它所依据的是大数定律,而且能计算和控制抽样误差,因此可以正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体,根据样本调查的结果可以从数量上推断总体,也可在一定程度上说明总体的性质,特征.概率抽样主要分为简单随机抽样,系统抽样,分类抽样,整群抽样,多阶段抽样等类型.现实生活中绝大多数抽样调查都采用概率抽样方法来抽取样本。
原则概率抽样的基本原则是:样本量越大,抽样误差就越小,而样本量越大,则成本就越高。
根据数理统计规律,样本量增加呈直线递增的情况下(样本量增加一倍,成本也增加一倍),而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。
因此,样本量的设计并不是越大越好,通常会受到经济条件的制约。
原理概率抽样之所以能够保证样本对总体的代表性,其原理就在于它能够很好的按总体内在结构中所蕴含的各种随机事件的概率来构成样本,使样本成为总体的缩影。
随机抽样名词解释
随机抽样名词解释是按照随机的原则,即保证总体中每一个对象都有已知的、非零的概率被选入作为研究的对象,保证样本的代表性。
随机抽样法就是调查对象总体中每个部分都有同等被抽中的可能,是一种完全依照机会均等的原则进行的抽样调查,被称为是一种“等概率”。
随机抽样有四种基本形式,即简单随机抽样、等距抽样、类型抽样和整群抽样。
单纯随机抽样优点:
一、单纯随机抽样方法简单、直观,是随机抽样理论中最基本的组织形式,是抽样理论的基石。
例如,日常生活中经常进行的挑选购物,某种商品短缺时的抓阄认购等,均是单纯随机抽样的简单原型。
二、单纯随机抽样是其他抽样方式的基础,即随机抽样的各种组织形式都是单纯随机抽样的派生方式。
例如,整群抽样即是把某一标志下性质相同的一些总体单位构成的群体或组视为一个个体,然后进行单纯随机抽样,其中的分群工作并不具有随机性,仅是分群前提下的随机抽样。
抽样检验的名词解释在统计学领域中,抽样检验是一种常用的方法,用于确定某个样本是否具有代表性或与全体总体的差异是否显著。
抽样检验通过对从总体中随机选择的样本进行统计分析,从而对总体的某一假设进行推断。
本文将对抽样检验的概念和相关概念进行深入解释。
一、总体和样本在进行抽样检验之前,我们首先需要了解两个重要的概念,即总体和样本。
总体是指我们研究的目标群体,可能是人、物、事件等等。
样本则是从总体中抽取出来的一部分个体或观察结果。
通过对样本的研究,我们可以对总体进行推断。
二、假设检验假设检验是抽样检验的核心概念之一。
在进行抽样检验时,我们常常会提出一个关于总体参数的假设,并使用样本数据来验证这一假设。
假设检验分为零假设和备择假设,零假设通常表示没有显著差异或没有关系的假设,备择假设则相反。
三、显著性水平在抽样检验中,显著性水平是一个非常重要的概念。
它代表着我们在进行假设检验时所能接受的类型I错误的概率。
类型I错误是指在零假设为真的情况下,我们错误地拒绝了这一假设。
通常情况下,我们将显著性水平设定为0.05或0.01。
四、P值P值是指通过抽样检验计算得出的概率值,用于衡量我们观察到的样本结果与假设之间的差异。
P值越小,表示观察到的差异越显著,我们有足够的证据来拒绝零假设。
五、统计显著性当P值小于我们事先设定的显著性水平时,我们可以称计算结果具有统计显著性,即拒绝零假设。
统计显著性并不意味着研究结果具有实际意义或重要性,仅仅表示我们对零假设的拒绝具有统计学上的依据。
六、Z检验和t检验在抽样检验中,Z检验和t检验是最常用的两种方法。
Z检验适用于总体标准差已知的情况,而t检验适用于总体标准差未知的情况。
使用这两种方法可以对样本均值与总体均值之间是否存在显著差异进行判断。
七、单样本检验和双样本检验根据研究问题的不同,抽样检验可以分为单样本检验和双样本检验。
单样本检验用于比较一个样本均值与一个已知或假设的总体均值之间的差异。
《公共关系》名词解释汇编B边缘公众:指对组织持中间态度,观点和意向不明确的公众。
标准化访谈法:是指访员以事先准备好的标准化问卷,按预定的程序,逐项向被调查者进行询问,以获取资料。
Ccs战略:指组织为了使顾客能完全满意自己的产品或服务,综合而客观地测定顾客的满意程度,并根据调查分析结果,整个组织一体来改善产品,服务及文化的一种经营战略,它要建立的是奉行顾客至上服务,使顾客感到百分之百满意,从而效益增倍的革命系统。
抽样调查法:是一种专门组织的非全面调查,它是按照一定方式,从调查总体中抽取部分样本进行调查,用样本结论说明总体情况的一种调查方法。
创新思维:是指人们为了解决某个问题,自觉的,能动地综合运用各种思维形式和方法,提出新颖而有效的方案的思维过程从众定势:是遇事总是服从众人的意志,往能给群众带来更大的利益,在更高的层次上达到新的和谐稳定D打品牌小品牌战略:就是指那些组织名冠于所有下属机构或者产品名称之前,而各下属机构或产品又具有自己独立名称战略电子媒介:是使用电子技术,通过无线电波或导线发出声音,图像节目,受着要借助接收机的大众传播媒介。
定位:就是通过策划运作来确定在对象公众心中的地位定型效应:也叫定型作用或者经验效应,是指公众个体在对对象进行认知时,总是凭借自己的经验对对象进行认识,判断,归类的心里定势。
多元化战略:就是指那些以一个核心机构或者独立的拳头产品的品牌作为整个组织的名品牌,并以其为基础发展其他相对独立的机构或者独立的产品战略调研方案设计:就是根据调查研究的目的和对象,在调研实施之前,对调研工作总任务的各个方面和各个阶段进行通盘考虑和安排,提出相应的调研实施方案,制定出合理的工作程序。
F访谈法:指调查者依据调查提纲与调查对象直接交谈,搜集语言资料的方法,是一种口头交流式的调查方法。
非公众:指在一定的时空条件下与组织不发生相互影响和作用的社会群体。
非理性定势:指我们的思维受到了非理性因素的影响,而沿着特定思维走下去的一种思维方式非组织沟通:又称非正式沟通,指个体与个体,或个体与群体之间的私下沟通和非组织形式下发生的沟通。
简单随机抽样名词解释简单随机抽样又称概率抽样或纯随机抽样,它是一种不考虑总体的特性而完全从样本统计量抽取样本的随机抽样方法。
简单随机抽样时应遵循以下几点:简单随机抽样,又称概率抽样或纯随机抽样,是一种不考虑总体的特性而完全从样本统计量抽取样本的随机抽样方法。
由于这种方法不受样本的具体情况的影响,因此能够得到有关的样本资料比较符合实际的结果。
为了保证数据的可靠性,在抽取样本时还需要注意以下事项:(1)每个被抽中的样本都应当是独立的;(2)至少要抽取3个样本,以免遗漏重要的样本;(3)抽取的样本应当代表总体的一部分;(4)样本应当尽可能包括更多的个体,使样本含量足够大,避免抽取的样本对研究对象的性质产生显著的影响。
(2)方差极大法。
所谓方差极大法是指每次取的样本都按大的样本来估计总体,并将样本统计量代入概率密度函数求解的一种方法。
由于样本含量较大,样本容量也就越大,可以减小由抽样误差造成的抽样误差。
但是,如果每个样本都按大的样本估计总体,则要求样本统计量与总体密度函数之间的关系服从正态分布。
当总体的密度函数非正态分布时,往往采用方差极大法进行抽样。
方差极大法主要适用于离散变量的统计分析,如正态分布、指数分布、二项分布等。
方差极大法又分为等组距方差极大法和等比例方差极大法两种,常用的是等组距方差极大法。
等组距方差极大法就是每个样本都按大的样本估计总体。
5、抽样分布。
抽样分布是指某一样本出现的各种类型的机会。
样本各种类型出现的频率之和即为该样本的抽样分布。
每个样本出现的频率即为该样本的分布,在离散分布中称为频数分布,在连续分布中称为概率分布。
频数分布和概率分布是统计分析中最常用的分布。
例如在一般的正态分布中,各类型的频数分别是0、 0、 0、 0、 0、0。
在二项分布中,各类型的频数是0、 1、 0、 1、 1、 1。
对于正态分布、二项分布,一般都需要知道其样本的分布,也就是说样本分布必须是已知的。
例如,在研究指数分布时,我们通常需要知道一个样本的平均值和标准差。
抽样审计的名词解释抽样审计是指在进行审计工作时,根据一定的抽样方法和标准,从被审计对象的数据中随机选取部分样本,对这些样本进行审计测试,以了解整体数据的真实情况,并通过对样本的审计结果,作出关于整体数据的可信度和可靠性的判断。
这个方法常被用于金融、会计、质量管理等领域,以确保审计工作的效果和可信度。
一、抽样审计的背景和目的抽样审计起源于20世纪初,随着工商企业的发展和经济的增长,对企业的财务状况和业务活动进行审计的需求变得更加重要。
然而,由于大规模数据的复杂性和多样性,仅仅对全部数据进行审计是不可能的。
抽样审计的引入,旨在通过有限的样本,来推断整体数据的特征和表现,以便更准确地评估被审计对象的风险和问题。
抽样审计的目的在于通过对样本的检查,评估整体数据的可信度,验证被审计单位的财务状况、操作风险以及内部控制的有效性。
通过抽样审计的结果,审计师可以发现潜在的问题和错误,并提供可行的建议和解决方案,以改进企业的运营和管理。
二、抽样审计的方法1. 随机抽样方法随机抽样方法是抽样审计的核心方法之一。
审计师根据一定的抽样框架和抽样分布规则,通过使用随机数表、计算机程序或其他随机选择工具,随机选择样本。
这种方法可以确保每个被审计数据有相等的机会被选中,从而保证样本的代表性和可信度。
2. 系统抽样方法系统抽样方法是另一种常用的抽样审计方法。
它与随机抽样方法不同,它根据一定的规则和系统,从被审计对象的数据中选择样本。
这种方法适用于数据有规律或循环性的情况。
3. 分层抽样方法分层抽样方法是一种将被抽样对象划分为不同层级,然后在每个层级内进行抽样的方法。
这种方法可以更好地反映不同层级的变异性,提高样本的代表性和可信度。
三、抽样审计的应用领域抽样审计广泛应用于各个领域,下面列举几个主要的应用领域:1. 财务审计财务审计是抽样审计最常用的应用领域之一。
通过抽取一部分财务数据样本,审计师可以验证企业的财务报表准确性和合规性。
名词解释抽样方案设计
抽样方案设计是指在统计学中确定抽样方法和抽样规模的过程。
抽样方案设计需要考虑到研究目的、资源限制、样本特点和抽样误差等多个因素,以确保研究结果的准确性和可靠性。
首先,在设计抽样方案时,需要明确研究目的。
研究目的可以是了解总体的特征,检验总体之间的差异或相关性,或者推断总体的参数。
不同的研究目的需要采用不同的抽样方法和抽样规模。
其次,资源限制也是设计抽样方案时需要考虑的重要因素。
资源可以包括时间、人力、经费等。
研究者需要根据实际情况确定可用的资源,并在此基础上选择适当的抽样方法和抽样规模。
第三,样本特点也对抽样方案的设计起到了重要的影响。
总体的特点可以是连续型或离散型,可以是正态分布或偏态分布。
根据总体的特点,可以选择合适的抽样方法,如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样或系统抽样等。
另外,抽样误差也是设计抽样方案时应该考虑的因素。
抽样误差是指样本估计值与总体参数之间的差异。
研究者可以通过计算置信区间或确定假设检验的显著性水平来控制抽样误差。
一般来说,样本规模越大,抽样误差越小。
在具体的抽样方案设计中,可以通过以下步骤来实施:
1. 确定总体和抽样框架:确定研究的总体范围和抽样框架,即
样本的来源和范围。
2. 选择抽样方法:根据研究目的、资源限制和样本特点等因素,选择合适的抽样方法,如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样或系统抽样等。
3. 确定抽样规模:根据总体大小、置信水平和抽样误差的要求,确定合适的抽样规模。
可以通过抽样公式或抽样表来计算。
4. 实施抽样:根据确定的抽样方法和抽样规模,从抽样框架中抽取样本。
5. 数据收集:对抽取的样本进行数据收集,可以通过问卷调查、实地观察或者文献资料等方式进行。
6. 数据分析:对收集到的数据进行统计分析,得出相应的研究结论。
7. 结果推论:根据样本分析结果,推论整个总体的特征,如总体参数的估计、总体之间的差异检验或总体相关性的检验等。
综上所述,抽样方案设计是在统计学中进行研究的重要步骤之一。
通过合理的抽样方法选择和抽样规模确定,可以确保研究结果的准确性和可靠性,为决策提供科学的依据。