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
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总体总值方差
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如果采用pps抽样

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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
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有放回不等概整群抽样

总体总值(PPS抽样):
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总体方差:

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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:
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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

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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.

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TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

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