抽样技术--不等概率抽样

R语言实现RHC随机分群,不等概抽样 总体单元序号:Y:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 对应的规模测度:X:42 65 52 40 75 65 45 50 43 54 49 53 32 22 37 51 30 39 47 41 采用RHC随机分群抽样方法,从二十个单元中以正比于规模测度的概率抽取4个样本 要求: (1)将二十个单元随机分成4群 (2)每群按规模测度抽取一个样本 分两种情况 (1)样本量n ... 阅读详情

不等概抽样

提高估计精度、放回的PPS抽样简化方差计算
前提条件:通常需要一个辅助变量用以确定其入样概率

放回不等概抽样

入样概率的确定:总体的第i个单元被抽中的概率
M 0 M_0 M0​:总体的总规模
M i M_i Mi​:总体的第i个单元的大小为 M i M_i Mi​
在这里插入图片描述
这种不等概抽样称作放回的与规模大小成比例的概率抽样简称PPS抽样
PPS的实施主要有两种方法:
代码法
就是根据样本规模来分配代码(id),然后对所有代码进行简单随机抽样
在这里插入图片描述
拉希里法
不用累计代码确定样本总数,直接两次随机数决定抽中的单位
第一次:[1, N]之间的随机数i
第二次:[1, max(M)]之间的随机数m
如果 M i > m M_i > m Mi​>m,则第i个单位被抽中

(只抽取一个样本单元的不等概抽样)

总体总量的估计
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
总体总量的方差
在这里插入图片描述

估计量

总体总值
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

总体总值方差
在这里插入图片描述

如果采用pps抽样

在这里插入图片描述

例题

在这里插入图片描述
解:
先嗯算一波总体总值
在这里插入图片描述
暴算方差和标准差
在这里插入图片描述
根据置信度得到分位数,然后算相对误差
在这里插入图片描述
再由公式求出相对误差为20%时的样本量
在这里插入图片描述

有放回不等概整群抽样

总体总值(PPS抽样):
在这里插入图片描述
总体方差:

在这里插入图片描述

两阶段有放回不等概抽样

总体总值:
在这里插入图片描述
总体方差:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

总体总值:
在这里插入图片描述
总体方差:

(这里的Y少了个V())

在这里插入图片描述

多阶段有放回不等概抽样

总体总值:
在这里插入图片描述
总体方差:
在这里插入图片描述

自加权

总体总值:
在这里插入图片描述

总体方差:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

例题

不放回不等概抽样

包含概率:
在不放回不等概抽样中,每个单元的入样概率为 π i \pi_i πi​,任意两个单元同时入样的概率为 π i j \pi_{ij} πij​,它们统称为包含概率

对于固定的n,包含概率有:
在这里插入图片描述

π P S \pi PS πPS抽样

如果

总体总值:
在这里插入图片描述
总值方差:
在这里插入图片描述
固定n的话,方差为:
在这里插入图片描述
不同情况下的 π P S \pi PS πPS抽样
👴不玩了,赌一把,肯定不考,内容死鬼多

两阶段不放回不等概抽样

总体总值:
在这里插入图片描述
总体方差:

在这里插入图片描述

数据采集方法-复习 试验设计 试验为序贯性质的 单因子 两因子 多因子(介绍) 两因子部分设计 PB设计(为了使设计更加简单) 三个基本原则 重复性 随机化 分区组(区分因子) 单因子,两因子,多因子 方差分析主要,回归分析次要 两因子 随机化区组设计(含有区组因子)公式 若只有处理因子,直接进行方差分析;区组因子的不同在于,不考虑区组因子的交互效应,而处理因子需要考虑 多因子 拉丁方,正交拉丁方 BIBD 试验... 阅读详情

相关推荐

蒙特卡洛概率抽样简介

本教程分为四个部分;什么是抽样?为什么需要抽样?什么是蒙特卡罗方法?蒙特卡罗方法的示例在统计学中,抽样(Sampling)是一种推论统计方法,它是指从目标总体(Population,或称为总体)中抽取一部分个体作为样本(Sample),通过观察样本的某一或某些属性,依据所获得的数据对总体的数量特征得出具有一定可靠性的估计判断,从而达到对总体的认识。蒙特卡罗方法(简称 MC),也称统计模拟方法,是一类对概率分布进行随机采样的技术。

GarryWang1248的博客 8056

《抽样技术》第5章 不等概抽样

抽样复杂但精度最高的不等概率抽样

m0_59015819的博客 9873

抽样技术笔记

1. 调查的基本概念 1.1 普查 是为了某个特定目的专门组织的全面调查。 1.2 抽样调查 是一种非全面调查,按照一定程序从总体中抽选一部分单位进行调查或者观察,对总体参数作出推断的调查方式。有可能获得比普查质量更高的数据质量。抽样调查又可分为概率抽样和非概率抽样。 1.2.1 概率抽样 即随机抽样,按照概率原则,根据“单元是否按照一定的概率入样”划分,总体中每个单位都有一定的概率被选入样本,使得样本对总体具有充分代表性,避免人为因素干扰。 1.2.2 非概率抽样 即非随机抽样,以

Wowlittlemoon的博客 2710

不等概率采样

1.定义 如果总体中每个个体被选入样本的概率是不相等的,则称这种随机抽样的方式为不等概率抽样。 2.优点 这中不等概率抽样能提高抽样精度,减少样本不均衡造成的抽样误差。使用个体之间差异较大的场所。 3.实现 将总体中每个个体赋予不同的权重,权重大的个体被抽到的概率大,权重小的个体被抽到的概率小。 **4.有放回抽样 例:** 4.1 代码法 代码法是最直接的一种方法,也是最容易想到

AI.PLAY 9090

抽样技术——基于LoanStats数据集实现2

本文针对Lending Club平台2007-2015年的贷款数据(包含23万+观测值)进行抽样研究。首先通过数据预处理步骤,包括读取LoanStats数据集、筛选有效信用评级(A-G级)的观测值。由于原始数据量庞大导致处理成本高,研究提出采用概率抽样方法提取代表性样本,以提高分析效率。文中展示了R语言数据预处理代码,包括数据结构查看和关键变量筛选,为后续抽样分析奠定基础。

所念皆星河 123

大数据探索性分析——抽样技术应用

本文对Lending Club贷款数据集(LoanStats3c)进行了数据预处理,主要针对数值型变量的缺失值进行中位数填补。通过R语言实现自动检测数值列,对存在缺失值的列使用相应中位数进行填补,并记录处理过程。对于全为缺失值的列给出提示信息。处理后再次检查确认所有数值列的缺失值已被填补,最终将清洗后的数据集和数值列索引分别保存为CSV文件。该预处理为后续数据分析提供了完整可用的数据集。

所念皆星河 279

放回不等概率抽样-PPS抽样

一、数据描述 agpop数据文件介绍:美国政府每五年做一次有关农业的普查,收集50个州的所有农场的有关数据。数据文件中共有3041个美国县级农场或与县级农场相当的农场数据。共有4个区域(region/rnum),50个州(state/snum),以及3041个县(county/cnum)。 我们用到的变量有: 县(county/cnum), 州(state/snum), 区域(region/rnum), 1992年每个县的耕地面积(acres92), 1987年每个县的耕地面积(acres87), 1992

gezongbo的博客 6561

抽样调查课后习题吃透指南:六大题型与易错点全解析

抽样调查是统计学中通过样本推断总体的核心方法,其理论体系涉及估计量构造、方差推导、样本量计算等多个关键环节。掌握这些概念,离不开对经典教材课后习题的深入挖掘。分层抽样、比估计、不等概率抽样等方法的选择,本质上是对方差分解与精度控制的权衡;而样本量公式中设计效应与有限总体校正因子的应用,则体现了理论向实践转化的细节。理解这些原理,不仅能提升考研等应试能力,更能为真实调查项目中的方案设计提供底层逻辑。本文以经典教材的习题为切入点,系统梳理六大题型的主线逻辑,剖析常见失分点与易错判断,帮助读者将解题能力迁移到实际

weixin_30512965的博客 262

依概率不放回随机抽样算法

起因 前段时间帮同学写了下ER网络和BA网络。 其中BA网络要根据度占整个图的度的比例作为概率。 于是就写了个按概率随机抽数的函数pick。 思路 当时想法很简单。就是把数轴分成几块,再随机抽点。 比如数组[1,2,3],就生成区间[1,6]的随机整数。 若随机数为5就认为选中第三个数。 问题 上面方法抽一个数很有效,但如果是抽n个数性能就下降的很厉害。越抽到后面重复的概率越大。 我刚开始用洗牌算法,抽到第i个数,就和位置i的数字交换,再对后面数字依概率取数。这样虽然解决了重复取数的问题,但是效率仍然不高。

qq_45256489的博客 1786

冯士雍抽样调查习题的工程化实践:从公式推导到Python代码与误差防控

抽样调查是统计学与社会科学研究的核心方法论,其本质是通过有限样本科学推断总体特征。理解分层抽样、不等概率抽样(PPS)和多阶段抽样等基础原理,关键在于掌握估计量构造逻辑、方差分解机制及其对调查误差的敏感性。这些技术不仅支撑政府普查、市场调研与学术实证,更直接影响政策评估与数据可信度。实践中,单纯套用公式易导致样本失效、权重失准或方差低估——而冯士雍《抽样调查理论与方法》的课后习题,正是以最小成本训练这种‘误差溯源—参数校准—代码落地’闭环能力的经典载体。本文聚焦PPS抽样实现与方差分解验证,提供可复现的Py

weixin_29053383的博客 290

抽样技术7不等概率抽样.pptx

抽样技术7不等概率抽样.pptx

正大杯攻略|分层抽样+不等概率三阶段抽样

确定小区/街道(分层体现在,每个行政区的小区/街道数不同,按比例确定各个行政区需要抽取的小区/街道数量,然后用随机数表抽取),确定具体的人数,通过计算的样本容量(具体可看上一篇),合理分配每个小区/街道需要发放问卷的数量。,确定行政区(根据分层抽样比例合理确定主城区和郊区行政区数量)首先,先进行分层抽样,确定主城区和郊区的比例。然后对主城区分别进行不等概率三阶段抽样。

Hou556的博客 1948

Dofbot机械臂从零部署笔记(1)——ROS之创建URDF模型、配置Moveit和MotionPlanning

Dofbot机械臂从零部署笔记(1)——ROS之创建URDF模型、配置Moveit和MotionPlanning

takedachia的博客 8697

概率论

第一章 概率的性质 全概然公式 EX: 贝叶斯公式 分母就是全槪然公式 ex:

harrylee777的博客 5655

OpenWebUI外部模型配置异常排查与修复指南

本文详细解析了OpenWebUI外部模型配置异常的常见问题及解决方案,包括隐藏字符、数据库锁死等典型现象。通过错误日志分析和数据库修复实战指南,帮助开发者快速定位并解决配置问题,确保OpenWebUI与第三方大模型的稳定连接。

weixin_29205061的博客 310

CGAL-5.6的安装与编译(Win10+vs2022+CGAL-5.6+Boost1.82.0)

CGAL是Computational Geometry Algorithms Library(计算几何算法库)的缩写,C++的高效算法库。CGAL只是一个头文件库(从5.0版本开始),这意味着CGAL无需编译,只需安装好CGAL的依赖项即可。CGAL5.6。

baidu_34931359的博客 3902

不等概率不放回

import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Random;/*** 不等概率不放回的抽样类 使用方法:传入你的概率rates,以及需要抽取的样本个数k。假如传入的概率是:[1,2,3,4,5],* k为2,如果最后选择到的概率是1,3;那么返回的index为0(概率1的index),2...

weixin_34198797的博客 799

基于ESP32Cam摄像头+YOLOv3完成图像识别_355

本项目正是在此背景下提出,设计一个基于ESP32Cam摄像头的图像识别系统,通过WIFI热点通信实现图像数据的传输,并利用上位机(Windows与Android平台的QT APP)实时显示原始图像与识别结果,实现目标检测、识别与标注功能。

595

正大杯问卷样本抽样方法,看我这一篇就够了(不等概率三阶段抽样)

定义:不等概率三阶段抽样是指在抽样过程中,每个阶段都按照不等的概率从总体中选择样本单元,整个过程分为三个阶段进行。特点:灵活性:可以适应不同的调查需求和场景,通过调整各阶段的抽样概率和样本量来优化抽样效果。代表性:通过控制抽样概率,可以确保样本在总体中具有代表性,从而更准确地反映总体的特征。效率:相对于简单随机抽样等方法,三阶段抽样可以进一步缩小样本范围,减少抽样误差,提高样本调查的效率。

Hou556的博客 2620

echarts 饼图(加载进度条动画效果)

1、外侧动画细线效果运动“custom”自定义系列中“renderItem”属性来实现,动态修改起始角度和终止角度。2、圆环使用" pie "类型添加两个data值来画百分比圆环,动态修改data中的值。

God's asylum的博客 1630

[网络安全自学篇] 七十三.WannaCry勒索病毒复现及分析(四)蠕虫传播机制全网源码详细解读

这是作者网络安全自学教程系列,主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记,特分享出来与博友们学习,希望您喜欢,一起进步。前文分享了逆向分析OllyDbg动态调试工具的基本用法,包括界面介绍、常用快捷键和TraceMe案例分析。这篇文章将继续详细讲解WannaCry蠕虫的传播机制,带领大家详细阅读源代码,分享WannaCry勒索病毒是如何传播感染的。作者分析该病毒一个月,一方面觉得自己技术菜,另一方面深知系统安全需要坚持,继续加油。希望文章对您有所帮助~

杨秀璋的专栏 1万+

《抽样技术》第4章 等概率整群抽样和多阶段抽样

整群抽样和多阶段抽样

m0_59015819的博客 1万+

微信小程序 - 超详细小程序接入腾讯地图的完整流程,提供地图显示、IP 属地定位、地理位置名称、获取经纬度等超多功能示例(可一键复制并运行的功能源代码,详细的注释及常见问题汇总)小白直接上手!

微信小程序腾讯地图怎么接入,小程序项目中使用腾讯地图sdk,小程序中使用腾讯地图,微信小程序集成腾讯地图功能,微信小程序通过ip获取其地址、经纬度、详细地址,小程序使用腾讯地图跨域解决方法,微信小程序引入腾讯地图详细教程,原生小程序引入腾讯地图,微信小程序如何植入腾讯地图,微信小程序腾讯地图配置及使用详细教程,小程序植入腾讯地图SDK,微信小程序项目怎么用腾讯地图,微信小程序IP属地定位,获取当前用户位置名称,微信小程序如何使用腾讯地图获取用户的定位位置,在小程序中使用腾讯地图,实现定位,距离计算,实时搜索

🏆 前端领域优质创作者 8803

python基础——抽样——概率抽样(简单随机、等距、分层、整群)

1、简单随机抽样 #简单随机抽样,整体10000个样本 import random import numpy as np import pandas as pd data=np.loadtxt('data3.txt') len(data) data_sample=random.sample(data.tolist(),2000) #随机抽取2000个样本,sample函数,array必须转...

huangguohui_123的博客 1万+

由Sensor光谱响应曲线联想到的白平衡增益计算

由Sensor光谱响应曲线联想到的白平衡增益计算 由于传感器硬件的限制,传感器在某个预定波长范围内的响应不可能是100% 响应。现实中都是类似于正态分布的单峰函数。如果仅做粗略计算,由一个中心波长和半高宽(也成半波宽)完全可以由数学公式计算出一个高斯分布曲线。这个分布曲线就叫波谱响应函数。 波谱响应函数反映了传感器通道获取能量的情况。实际上每个传感器厂商都提供了具体的光谱响应函数,一般由两列数据组成,一列数据是波长,另一列数据是相对响应强度。下图某sensor光谱的响应的波谱响应函数。 ...

大熊 7489

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

matlab不等概率有放回的抽样(按权重抽样)

%% 不等概率有放回的抽样(按权重抽样) % 待抽样的样本 alphabet = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1]; % 每个样本对应得抽样概率 prob = [0.0225 0.0225 0.0225 0.0332 0.0332 0.0009 0.0009 0.7979 0.0332 0.0332 ]; % 进行抽样(其中10为抽取的样本个数; 1为概率之和;) randsrc(10,1,[alphabet; prob]) 以上为代码,可按需求进行更改.

tiantianzs的博客 1687

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

上一篇: 抽样技术--绪论
下一篇: 抽样技术--系统抽样
NP_hard
博客等级 码龄7年 3709粉丝 177原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值