[经济学]33抽样与抽样分布.pptVIP

第 3.3章 抽样与抽样分布 3.3.1 常用的抽样方法 3.3..2 抽样分布 3.3.3 中心极限定理的应用 概率抽样(probability sampling) 根据一个已知的概率来随机抽取样本单位，也称随机抽样 特点 按一定的概率以随机原则抽取样本 抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中 每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的 当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率 简单随机抽样(simple random sampling) 简单随机抽样也称纯随机抽样，是最基本的抽样方式，其他各种抽样方式都是以简单随机抽样为基础产生的。简单随机抽样是对总体不作任何分类、分层、分群或排队处理，完全按照随机的原则，从总体中抽出若干个体组成一个随机样本的抽样方式。 简单随机抽样分为重复抽样和不重复抽样两种方式。 重复抽样也称重置抽样或有放回抽样，是指每次从总体中抽取一个单位进行观察后都要放回去，然后再抽取下一个单位，连续抽取 次，组成一个容量为 的样本。 不重复抽样也称不重置抽样或无放回抽样，是指每次从总体中抽取一个单位进行观察后不放回去，接着再抽取下一个单位，连续抽取 次，组成一个容量为 的样本。 简单随机抽样的特点(simple random sampling) 特点 简单、直观，在抽样框完整时，可直接从中抽取样本用样本统计量对目标量进行估计比较方便 局限性 当N很大时，不易构造抽样框 抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难 没有利用其他辅助信息以提高估计的效率 分层抽样(stratified sampling) 将总体单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。 例 ： 假设某开发区有1000家高新技术企业，按年销售额分层，采用等比例抽样方法，抽样比为10%，抽样结果如下表所示：  分层抽样(stratified sampling) 例 ： 假设某开发区有1000家高新技术企业，按年销售额分层，采用等比例抽样方法，抽样比为10%，抽样结果如下表所示：  分层抽样的特点(stratified sampling) 将总体单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本 优点 保证样本的结构与总体的结构比较相近，从而提高估计的精度 组织实施调查方便 既可以对总体参数进行估计，也可以对各层的目标量进行估计 系统抽样(systematic sampling) 将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其他样本单位 先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以后依次取r+k，r+2k…等单位 系统抽样(systematic sampling) 例： 假设某开发区有3000家高新技术企业，税务部门对其进行财务审计，采用等距抽样方法，抽样比为5%，试说明抽样方法和结果。 解 根据题意，3000 ，抽样比为5%，于是样本容量为 150 ，抽样间隔为 20 。将3000家高新技术企业按某个标志（例如，技工贸总收入）排序，在1～20之间随机取一个数，如抽取8，于是税务部门就可按照企业的排列顺序抽取第8家，第28家，第48家，…，第2988家企业进行财务审计。 系统抽样的特点(systematic sampling) 优点：操作简便，可提高估计的精度 缺点：对估计量方差的估计比较困难 整群抽样(cluster sampling) 将总体中若干个单位合并为组(群),抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查 整群抽样(cluster sampling) 例如，要对某市城镇居民购买力情况进行调查，如果采用简单随机抽样方法，需要对全市居民编号，工作量非常大。如果采用整群抽样方法，以居委会为群，只需要对全市居委会编号，然后抽取几个居委会做样本即可。 整群抽样的特点(cluster sampling) 特点 抽样时只需群的抽样框，可简化工作量 调查的地点相对集中，节省调查费用，方便调查的实施 缺点是估计的精度较差 抽样分布的概念 抽样分布 (sampling distribution) 抽样分布（定义） (sampling distribution) 样本统计量的概率分布，是一种理论分布 在重复选取容量为n的样本时，由该统计量的所有可能取值形成的相对频数分布 样本统计量是随机变量 样本均值, 样本比例，样本方差等 结果来自容量相同的所有可能样本 提供了样本统计量长远而稳定的信息，是进行推断的理论基础，也是抽样推断科学性的重要依据 样本均值抽样分布的一