第三芦抽样推断中的基本概念 【例】总体有A、B、C、D四个单位,要从中随机重 复抽取两个单位构成一个样本。 第一个单位为A,第二个可能为A、B、C、D; 第一个单位可能是A、B、C、D中的任何一个, 第一个抽定后,每一个单位均可搭配四个样本, 则样本的可能数目为: AA、AB、AC、ADBA、BB、BC、BD CA、CB、CC、CDDA、DB、DC、DD 4×4=42=16 般地说,从总体N单位中,随机重复抽取m个单位 构成一个样本,则共可抽取№个样本
【例】总体有A、B、C、D四个单位，要从中随机重 复抽取两个单位构成一个样本。 第一个单位为A，第二个可能为A、B、C、D； 第一个单位可能是A、B、C、D中的任何一个， 第一个抽定后，每一个单位均可搭配四个样本， 则样本的可能数目为： AA、AB、AC、AD CA、CB、CC、CD DA、DB、DC、DD BA、BB、BC、BD 4×4=42=16 一般地说，从总体N单位中，随机重复抽取n个单位 构成一个样本，则共可抽取N n个样本。 第二节 抽样推断中的基本概念
郭二芦抽样推断中的基本念 不重复抽样:从总体N单位中,要抽取一个容量 为n样本,每次从总体中抽取一个单位,不再放 回参加下一次的抽选,连续进行n次抽取,就构 成了一个样本。 不重复抽样的特点: 样本是由几次连续抽取结果构成,实质上等于 次同时从总体中抽取n个样本单位。 ●连续n次抽选的结果不是相互独立的,第一次抽 取的结果影响下一次的抽取,每抽一次,总体的 单位就少一个; ●每个单位的中选机会在各次是不相等的
不重复抽样：从总体N单位中，要抽取一个容量 为n样本，每次从总体中抽取一个单位，不再放 回参加下一次的抽选，连续进行n次抽取，就构 成了一个样本。 不重复抽样的特点： 样本是由几次连续抽取结果构成，实质上等于一 次同时从总体中抽取n个样本单位。 连续n次抽选的结果不是相互独立的，第一次抽 取的结果影响下一次的抽取，每抽一次，总体的 单位就少一个； 每个单位的中选机会在各次是不相等的。 第二节 抽样推断中的基本概念
郭二芦抽样推断中的基本念 【例】总体有A、B、C、D四个单位,用随机不重复 的方法从中抽取两个单位构成一个样本,则全部可 能的样本数为: AB、AC、AD BA、BC、BD CA、CB、CD DA、DB、DC 第一个单位有四种抽法,可能是A、B、C、D中的任 个,而第一个单位选定后,第二个单位只有三种 抽法,所以全部可能的样本数目为4×3=12种。 一般地说,从总体N个单位中,随机不重复抽取n个 单位构成一个样本,则共有样本为: NN-1)NN-2)…(N-n+1)=N!
【例】总体有A、B、C、D四个单位，用随机不重复 的方法从中抽取两个单位构成一个样本，则全部可 能的样本数为： AB、AC、AD CA、CB、CD BA、BC、BD DA、DB、DC 第一个单位有四种抽法，可能是A、B、C、D中的任 一个，而第一个单位选定后，第二个单位只有三种 抽法，所以全部可能的样本数目为4×3=12种。 一般地说，从总体N个单位中，随机不重复抽取n个 单位构成一个样本，则共有样本为： N! N(N -1)(N - 2) (N - n +1)= (N - n)! 第二节 抽样推断中的基本概念
郭二芦抽样推断中的基本念 (二)抽样方法根据对样本要求了考虑顺序的抽样 不考虑顺序的抽样 考虑顺序的抽样:从总体N个单位中抽取n个单位构 成样本,不但要考虑样本各单位的组成成份,而且 要考虑各单位的中选顺序。 不考虑顺序的抽样:从总体N个单位中抽取n个单位 构成一个样本,只考虑样本各单位的构成成份如何, 而不考虑各单位的中选顺序。 (三)互叉抽样的样本数目
（二）抽样方法根据对样本要求 考虑顺序的抽样 不考虑顺序的抽样 考虑顺序的抽样：从总体N个单位中抽取n个单位构 成样本，不但要考虑样本各单位的组成成份，而且 要考虑各单位的中选顺序。 不考虑顺序的抽样：从总体N个单位中抽取n个单位 构成一个样本，只考虑样本各单位的构成成份如何， 而不考虑各单位的中选顺序。 （三）互叉抽样的样本数目 第二节 抽样推断中的基本概念
郭二芦抽样推断中的基本念 1.考虑顺序的不重复抽样的样本数目(不重复排列数) (即前面不重复抽样的数目) 样本的可能数目记作A AN=N(N-1)N-2)…N-n+1) N! (N-n)! N 样本的可能数目 10 AN=A10=10×9=90 10 A6=10×9×8×7=5040
1.考虑顺序的不重复抽样的样本数目（不重复排列数） （即前面不重复抽样的数目） 样本的可能数目记作 n AN n N N! = N(N -1)(N - 2) (N - n +1)= (N - n)! A N n 样本的可能数目 10 2 10 4 n 2 N 10 A = A = 10×9 4 10 A = 10×9×8×7 = 5040 = 90 第二节 抽样推断中的基本概念