假定省内抽样满足随机抽样过程,并根据调查信息得到三个省的样本平均收入——5000元、4000元和3000元。现在需要推算全部地区的总体平均收入。 若不加权,由于A省样本占比相对较高,估计结果会偏向于A省情形,得到如下计算结果: 按样本数据(...
自加权设计的抽样方式是一种常用的抽样方法，其主要适用于随机抽样的过程中，样本之间具有不同权重的情况。它不但能够减少样本量，提高抽样效率，还可以更加准确地综合数据信息。自加权设计的抽样方式有许多种，其中最常用的是概率比例抽样、分层抽样、整群抽样、区域抽样等。这些抽样方法各有特点，根据实际需...
是的,简单随机抽样确实是一种自加权设计。其核心特征在于每个样本单元被选中的概率相等,且权重无需额外调整即可保证对总体参数的无偏估计。以下从
简单随机抽样不属于自加权。简单随机抽样也称为单纯随机抽样、纯随机抽样、SRS抽样，是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性，使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。当分层抽样的样本分配与各层大小不成比例时，分层抽样设计是自...
主要有以下几个理由,一是保证样本代表性,二保证充足的样本量,三是规范抽样过程;四是可以避免选择性偏倚。接下来,我们将从以下几个方面对抽样设计进行讲解。 抽样包括非概率抽样和概率抽样,非概率抽样是根据主观判断有目的地或根据方便原则进行的,抽样效果好坏很大程度上依赖于...
加权随机抽样 加权随机抽样是指从一个数据集中按照特定权重随机选择数据标签或特征。在多数情况下,我们需要根据每个数据标签的样本数量来进行加权随机抽样。具体来说,就是我们要用一个权重向量w来表示每个标签的权重,然后根据每个标签在数据集中的样本数量和对应的权重,来实现加权随机抽样。在Python中,我们可以使用Numpy来...
hive分层加权抽样 Hive分层加权抽样实现流程 Hive分层加权抽样是一种在Hive中进行数据采样的方法。下面是实现该方法的流程图: 开始Step 1: 创建样本表Step 2: 计算每个分层的总权重Step 3: 计算每个分层的抽样比例Step 4: 根据抽样比例进行抽样Step 5: 生成最终的样本表结束...
C++ 加权随机抽样 在做五子棋 AI 的时候,遇到要根据权重从一组数里边随机选出一个这个问题。这个问题恰好也是 leetcode 第 528 道题,使用 C++,标准库就有现成的: #include<random>intrandom_pick(doubleconst* w,intk){ std::random_device rd;returnstd::discrete_distribution<int>{w, w+k}(rd);...
面积加权抽样 最主要的优势就是有侧重性.阶段抽样 抽样方式灵活,有利于提高抽样的估计效率.指先抽总体中更大范围的单位,再从中选大单位中抽取较小范围的单位,逐次类推,最后从更小范围中抽选样本的基本单位,分阶段来完成抽样的组织工作.结果一 题目 随机抽样,分层抽样,等距抽样,面积加权抽样,阶段抽样分别适用于什么...
比率估计抽样法的计算公式如下：比率=样本审定金额÷样本账面金额；估计的总体实际金额=总体账面金额×比率；推断的总体错报=估计的总体实际金额-总体账面金额。