重复抽样误差计算公式

问：重复抽样标准误差公式

1. 答：重复抽样误差计算公式是s=±√（2500 /样本量）×z，抽样误差是指用样本统计值与被推断的总体参数出现的偏差，主要包括样本平均数与总体平均数之差。
   抽样误差是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足以代表总体各单位的结构，而引起抽样指标和全局指标的绝对离差。抽样误差不是由调查失误所引起的，而是随机抽样所特有的误差。
   不重复抽样和重复抽样的区别
   一、两者的概述不同：
   1、重复抽样的概述：重复抽样又叫重置抽样或放回抽样，是指统计抽样时对每次被抽到的单位登记后再放回总体，重新参与下一次抽选的抽样方法。
   2、不重复抽样的概述：不重复抽样又叫不重置抽样或不放回抽样，是指统计抽样时每个单位只能被抽到一次，即每次被抽到的单位记录后不再放回总体，这样每次抽选都使下一次待抽选的总体减少一个单位。
   二、两者的特点不同：
   1、重复抽样的特点：重复抽样中每次抽选时，总体待抽选的单位数是不变的，前面被抽到的单位在后面的抽选中还有可能被抽中，这样每次抽选的概率都是相等的，n次抽取就相当于n次相互独立的试验。
   2、不重复抽样的特点：每个单位最多只有一次被抽中的机会；随着抽中单位的不断增多，剩下的单位被抽中的机会不断增大；不重复抽样的误差小于重复抽样的误差。

问：抽样平均误差的计算公式是什么

1. 答：σ=11.377△x = tμx=2×1.1377=2.2754。
   先计算出样本指标，然后根据所给条件（重复抽样或不重复抽样）进行抽样平均误差的计算，抽样极限误差的计算，最后根据样本指标和极限误差进行区间估计。
   抽样误差就是指样本指标与全及总体指标之间的绝对误差。在进行抽样检查时不可避免会产生抽样误差，因为从总体中随机抽取的样本，其结构不可能和总体完全一致。
   例如样本平均数与总体平均数之差| x − X |(注：x与X上都还有一横代表平均数，这里打不出来），样本成数与总体成数之差 | p − P | 。虽然抽样误差不可避免，但可以运用大数定律的数学公式加以精确地计算，确定它具体的数量界限，并可通过抽样设计加以控制。
   有关抽样的基本概念：
   1、总体和样本：
   N n。
   总体又称全及总体。指所要认识的研究对象全体。总体单位总数用“N”表示。
   样本又称子样。是从全及总体中随机抽取出来，作为代表这一总体的那部分单位组成的集合体。样本单位总数用“n”表示。
   2、参数和统计量：
   参数是反映总体数量特征的全及指标。
   统计量是根据样本数据计算的综合指标。
   成数P：总体中具有某种性质的单位数在总体全部单位数中所占的比重。

问：统计学题目 要求用重复抽样公式计算

1. 答：1.simple random sample（简单随机抽样): 在简单随机抽样中，总体所有成员被选为样本的概率是相等的。 2.stratified sampling（分成抽样）：将总体分成不同的子群，然后对所有的子群进行抽样。 3.systematic sampling（系统抽样）：首先将总体中各单位按一定顺序排列，根据样本容量要求确定抽选间隔，然后随机确定起点，每隔一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式。 4.cluster sampling（整群抽样）：总体被分为若干群的子总体，每个子总体都代表整个总体。 5.multistage sampling（多阶段抽样）：是指在抽取样本时，分为两个及两个以上的阶段从总体中抽取样本的一种抽样调查方法。
2. 答：1.simple random sample（简单随机抽样): 在简单随机抽样中，总体所有成员被选为样本的概率是相等的。 2.stratified sampling（分成抽样）：将总体分成不同的子群，然后对所有的子群进行抽样。 3.systematic sampling（系统抽样）：首先将总体中各单位按一定顺序排列，根据样本容量要求确定抽选间隔，然后随机确定起点，每隔一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式。 4.cluster sampling（整群抽样）：总体被分为若干群的子总体，每个子总体都代表整个总体。 5.multistage sampling（多阶段抽样）：是指在抽取样本时，分为两个及两个以上的阶段从总体中抽取样本的一种抽样调查方法。
3. 答：抽样误差：u＝50/√100＝5
   F(t)＝99.73% 则t＝3
   5×3＝15
   置信区间：5250＋－15 即5235-5265