6.1.3.4抽样极限误差 通常用△表示抽样极限误差，设△x和△p分别表示抽样平均数 和抽样成数的可能误差范围，则有： △X=引x· (6-7) △p=Ip-P| (6-8) 根据概率论数理统计原理，样本平均数和样本成数分别渐进地 服从于N(X,u)和N(P,p(1-p)的正态分布。因此有： P{1x-≤2从.}=0.9545 P{1p-P1≤2.。}=0.9545 即抽样极限误差在2倍的抽样平均误差范围内的可能性为 95.45%。也就是说，我们有95.45%的可靠性程度来判断，样本指 标与总体指标之间的误差不超过24，或者24
6.1.3.4 抽样极限误差 通常用Δ表示抽样极限误差，设Δx和Δp分别表示抽样平均数 和抽样成数的可能误差范围，则有： Δx=｜ - ｜ (6-7) Δp=｜p - P｜ (6-8) 根据概率论数理统计原理，样本平均数和样本成数分别渐进地 服从于N(X, )和N(P,p(1-p))的正态分布。因此有： P｛｜ - ｜≤2· ｝=0.9545 P｛｜p - P｜≤2· ｝=0.9545 即抽样极限误差在2倍的抽样平均误差范围内的可能性为 95.45%。也就是说，我们有95.45%的可靠性程度来判断，样本指 标与总体指标之间的误差不超过2 或者2 。 x μ x μ p X μ p x X μ x 2 ux
6.1.3.4抽样极限误差 抽样极限误差的计算公式为： △=tu (6-9) 即有： △X=t:W (6-10) △p=t (6-11) 式中的t表示极限误差范围为抽样平均误差的若干 倍，称为概率度
6.1.3.4 抽样极限误差 抽样极限误差的计算公式为： Δ=t·μ (6-9) 即有： Δx=t· (6-10) Δp=t· (6-11) 式中的t表示极限误差范围为抽样平均误差的若干 倍，t称为概率度。 μ x μ p
6.1.3.5抽样估计的置信度 抽样极限误差的估计总是要和一定的概率保证程度联系在一起 的。因为既然抽样误差是一个随机变量，我们就不能期望抽样平均 数（成数）落在一个区间内是一个必然事件，而只能给予一定的概 率保证程度。所以在进行抽样估计时，不但要考虑抽样误差的可能 范围有多大，而且还必须考虑到落在这一范围内的概率有多少。前 者我们称为抽样估计的精确程度，后者则是抽样估计的可靠程度， 也是在概率上的保证程度问题。我们称之为抽样估计的置信度。 抽样估计的置信度和抽样的极限误差有着密切联系。根据中心 极限定理，当抽样误差范围增大时，抽样估计的置信度也增大，抽 样估计的精确程度则降低，反之亦然。实质上，抽样估计的精确度 与置信度是一对反方向运动的矛盾。科学的调查方法要合理地协调 它们之间的矛盾
6.1.3.5 抽样估计的置信度 抽样极限误差的估计总是要和一定的概率保证程度联系在一起 的。因为既然抽样误差是一个随机变量，我们就不能期望抽样平均 数（成数）落在一个区间内是一个必然事件，而只能给予一定的概 率保证程度。所以在进行抽样估计时，不但要考虑抽样误差的可能 范围有多大，而且还必须考虑到落在这一范围内的概率有多少。前 者我们称为抽样估计的精确程度，后者则是抽样估计的可靠程度， 也是在概率上的保证程度问题。我们称之为抽样估计的置信度。 抽样估计的置信度和抽样的极限误差有着密切联系。根据中心 极限定理，当抽样误差范围增大时，抽样估计的置信度也增大，抽 样估计的精确程度则降低，反之亦然。实质上，抽样估计的精确度 与置信度是一对反方向运动的矛盾。科学的调查方法要合理地协调 它们之间的矛盾
6.1.4抽样调查的理论依据 抽样调查是建立在概率论大数定律基础上的。大数定 律的一系列定理为抽样调查提供了数学依据。 大数定律是阐明大量随机现象平均结果的稳定性的一 系列定理的总称。它说明如果被研究的总体是由大量的相 互独立的随机因素所构成，而且每个因素对总体的影响都 相对的小。那么将这些大量因素加以平均，因素的个别影 响将相互抵消，而呈现出共同作用的影响，使总体具有稳 定的性质
6.1.4 抽样调查的理论依据 抽样调查是建立在概率论大数定律基础上的。大数定 律的一系列定理为抽样调查提供了数学依据。 大数定律是阐明大量随机现象平均结果的稳定性的一 系列定理的总称。它说明如果被研究的总体是由大量的相 互独立的随机因素所构成，而且每个因素对总体的影响都 相对的小。那么将这些大量因素加以平均，因素的个别影 响将相互抵消，而呈现出共同作用的影响，使总体具有稳 定的性质
6.2抽样分布 6.2.1 样本空间 6.2.2 重复抽样分布 6.2.3 不重复抽样分布
6.2 抽样分布 6.2.1 样本空间 6.2.2 重复抽样分布 6.2.3 不重复抽样分布