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被等概率抽樣ppt課件(完整版)

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【正文】，因為需要度量和存儲總體中每一個單元的大小；并非在任何情況下都能使用，因為并不是每一個總體都有穩(wěn)定且與主要調(diào)查變量相關(guān)的有關(guān)大小或規(guī)模的度量；抽樣及估計（特別對不放回抽樣）相當(dāng)復(fù)雜；當(dāng)單元大小度量不準(zhǔn)確或不穩(wěn)定時不適用，此時更好的辦法是將單元按大小分組并使用分層抽樣。 8 對于不放回抽樣，按其樣本單元抽取方式的不同又可分為以下幾種方法：。 6 二、不等概率抽樣的主要分類不等概率抽樣可按多種原則進行分類。但是在許多實際問題中，我們還需要使用不等概率抽樣 (sampling with unequal probabilities)。 3 一種情況是調(diào)查的總體單元與抽樣總體的單元可能不一致。鑒于不等概率抽樣同時會帶來目標(biāo)量估計及其方差估計的復(fù)雜性，可分為放回抽樣：每次在總體 (或?qū)?)中按一定概率抽取一個單元，抽取后放回總體，再進行下一次抽樣，每次抽樣都是獨立的。每次從尚未入樣的單元中以一定概率抽取一個單元，這個概率通常與已經(jīng)入樣的單元有關(guān) ，。 Back 12 第二節(jié) 放回不等概率抽樣一、多項抽樣多項抽樣是一種最簡單的不等概率抽樣。但如果大小的度量不大準(zhǔn)確，最好按大小分組并使用分層抽樣。重復(fù)上述步驟，直到抽得 n個單元為止。 23 （ 4）隨機系統(tǒng)抽樣法在這種方法中，名錄在系統(tǒng)抽樣前要進行隨機排序。 24 四、估計量對于多項抽樣，由于抽樣是不等概率的，每個樣本單元的觀測值就不再是 “ 平等的 ” ，因此對于總體參數(shù)的估計與等概率抽樣不同。事實上，由于不放回抽樣的樣本不是獨立的，因此無論是實施還是數(shù)據(jù)處理，特別是方差估計，都要比放回的多項抽樣復(fù)雜得多。事實上，只有當(dāng) n=2時，才有一些簡單且實用的方法。又當(dāng) n固定時，以下的耶茨（ Yates） — 格倫迪（ Grundy） — 森（ Sen）估計量也是的無偏估計： 0 , 0 ( 1 , 2 , , , )i ij i N i j??? ? ? ?22111? ?( ) 2n n n i j i jiH T i i ji i j ii i j i jV Y y y y? ? ??? ? ? ?? ? ?????? ? ?? ?()HTVY? ?()YGS HTVY?()HTVY21? ?( ) ( )nn i j i j jiY G S H Ti j i i j i jyyVY ? ? ?? ? ????????37 三、 n=2的嚴(yán)格 πPS 抽樣對于 πPS 抽樣，由于作為總體總和的霍維茨 — 湯普森估計量的形式相當(dāng)簡單，因此就應(yīng)用角度來說，是否便利主要在于它的實施方法以及的計算。應(yīng)用德賓方法也要求對每個 i，都滿足。 (1 )1iiiZZnZ??(1 )1 ( 1)iiiZZn r Z?? ? ?42 （ 3）拉奧（ Rao） — 桑普福特（ Sampford）方法這種方法是先以的概率抽取第一個樣本單元，然后以與成比例的概率有放回地抽取 n1個單元（設(shè)所有的）。這種方法的也比較復(fù)雜，需要通過計算機計算。下面僅介紹三種方法。這些方法常用在對總體分層，在每層中抽取兩個樣本單元的情況。在用不放回 πPS 抽樣抽取多于兩個單元時，情況就更加復(fù)雜。在不放回抽樣中，每個單元被包含到樣本的概率也即入樣概率及任意兩個單元都包含到樣本的概率都起著十分重要的作用，它們通稱為包含概率。對 n個取平均即是樣本商業(yè)網(wǎng)點人均年銷售額的平均，將此數(shù)乘以，即該地所有商業(yè)網(wǎng)點的員工總數(shù) ，

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