06第六章：抽样推断.ppt

第六章 抽样推断 统计实例（Statistics in Practice） 我国某家用电器公司是国内空调最大的生产厂家之一，2004年时其空调年销售就已达到700万台，销售额为120亿元。这家低调、在外界看来有些神秘的家电企业，尽管不作声张，极少炒作，甚至喊出“不想做行业老大”的话，之后3年来却成长势头迅猛，增长率一直40%以上，赢利率极高。这背后的原因在于美的较早就开始了提升企业竞争能力。为了避免当今家用电器行业低价利薄的局面，实现多条腿走路，以在新一轮竞争中保持优势，该电器集团决策人又提出了进军汽车行业的战略目标。为此他要求公司营销部对国际国内各大汽车生产厂家生产能力、销售额、营利能力、市场占有率等方面作调查分析。 作为公司营销部负责人来说，他必须思考怎样去采集汽车生产厂家的这些经济机密数据？获得这些数据后，应采用什么方法作数据分析与推断。这必然会用到统计推断的知识。　 第六章 抽样推断 从这一章开始便进入推断统计学的学习内容，它会节省人们的时间和财物来达到认识对象的最佳限度。 现实世界包含的素材集合非常庞大，从中提取需要的信息非常困难。如： 选民人数：每个候选人的支持率是多少？ 产品：不合格率是多少？ 环境：污染程度如何？ 市场：品种、价格、质量状况、购买力等情况的了解。 在这一章里，你将会了解到样本是怎样抽取的，样本统计量是怎样分布的，如何根据样本统计量对总体参数做估计。 第六章 抽样推断 本章重点提示： 1.抽样推断的一般问题； 2.抽样平均误差的概念及其计算； 3.总体参数的区间估计； 4.样本容量的确定； 本章难点提示： 1.抽样平均误差的概念及其计算； 2.总体参数的区间估计 第六章 抽样推断 第一节 抽样推断的一般问题 抽样推断过程包括三个方面：随机抽样、参数估计、假设检验。 一、抽样推断的概念 按随机原则，从总体中抽取一部分单位组成样本进行调查，并根据样本指标，对相应的总体指标作出具有一定可靠程度的估计和判断。 随机原则：又称同等可能性原则，即机会面前、人人平等。 作用：防止人的主观思想和利益关系的干扰。 从总体中抽取样本的方法有概率抽样与非概率抽样两种： 概率抽样也叫随机抽样，是按随机原则抽取样本。概率抽样可避免系统性误差、可计算和控制抽样误差、可说明估计结果的可靠程度。 第六章 抽样推断 非概率抽样也叫非随机抽样，是根据经验或判断从总体中选取若干单位构成样本。如重点调查、典型调查、配额抽样、方便抽样等。非概率抽样难免掺杂调查者的主观偏见，存在系统性误差、不可以计算和控制抽样误差、不可以说明估计结果的可靠程度。 统计上讲的抽样一般都是指概率抽样。 二、抽样推断的特点 1 .是非全面调查 与普查的区别； 2 .按随机原则抽取样本 ? 与典型调查和重点调查的区别； 3 .根据样本指标推断总体指标 ? 与重点调查的区别； 4 .抽样误差可以事先计算与控制 ? 与典型调查的区别。 第六章 抽样推断 三、抽样推断的作用 1 .对某些社会现象不可能或不必要进行全面调查，但又必须了解其全面情况时，可采用抽样推断。（如：破坏性检验、无限总体、家计调查等等）； 2 .与全面调查比较，省时、省力、省费用、时效性高； 3 .可用抽样推断资料对全面调查资料加以补充或修正； 4 .可用于工业生产过程中的质量控制。 四、抽样推断中的基本概念 （一）总体与样本： 1 .总体（全及总体）：被观察对象的全体。N：总体单位数。 2 .样本（样本总体）：按随机原则从总体中抽取的部分单位所构成的整体。n ： 样本单位数、样本容量 全及总体是唯一确定的，样本总体不是唯一确定的。 （二）抽样框 将全及总体中的每个单位进行编号而制定的目录或表格就是抽样框。 一个理想的抽样框应与目标总体一致，不重复、不遗漏。 编制抽样框的目的：1.便于抽取样本；2.保证随机原则得以实现。 （三）抽样方法 1 .重复抽样（回置抽样、放回抽样） 特点： 同一单位有多次被抽中的机会，每个单位中选的机会在每次都一样。 2 .不重复抽样（不回置抽样、不放回抽样） 特点： 同一单位只有一次被抽中的机会，每个单位中选的机会在各次都不相同。不重复抽样抽取的样本代表性高 第六章 抽样推断 （四）总体指标与样本指标 总体指标（总体参数） 样