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分层抽样

分层抽样stratified sampling),又名層化抽出法,是統計學的一從統計總體(又稱為「母體」[1]抽取样本方法。将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层,然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。从而保证样本的结构与总体的结构比较相近,从而提高估计的精度。相對於沒有經過分層的抽樣調查,其數據會被稱為「未分層抽樣」(unstratified samples)。

社会统计调查statistical survey),當總體內的「子總體」(subpopulations)之間的差異較大,對每個子總體分別進行分層抽樣調查,會令統計調查結果更為準確。子總體的分層必須為互斥,即每個總體的成員均只能屬於一個分層。之後,可對每個子總體進行簡單隨機抽樣或系統抽樣。這樣可令調查的代表性改善。相對於簡體隨機抽樣採取的算术平均值,分層的抽樣應採用加權平均值

相關題目

參考文獻

  1. ^ 統計抽樣:名詞解析. 台灣高雄市: 國立高雄大學統計學研究所機率統計網路學習館. [2015-01-31]. (原始内容于2020-06-08) (中文(繁體)). 

延伸閱讀

  • Särndal, Carl-Erik; et al. Stratified Sampling. Model Assisted Survey Sampling. New York: Springer. 2003: 100–109. ISBN 0-387-40620-4. 

分层抽样, stratified, sampling, 又名層化抽出法, 是統計學的一從統計總體, 又稱為, 母體, 抽取样本方法, 将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层, 然后从不同的层中独立, 随机地抽取样本, 从而保证样本的结构与总体的结构比较相近, 从而提高估计的精度, 相對於沒有經過分層的抽樣調查, 其數據會被稱為, 未分層抽樣, unstratified, samples, 在社会统计调查, statistical, survey, 當總體內的, 子總體, subpopulations, 之間的. 分层抽样 stratified sampling 又名層化抽出法 是統計學的一從統計總體 又稱為 母體 1 抽取样本方法 将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层 然后从不同的层中独立 随机地抽取样本 从而保证样本的结构与总体的结构比较相近 从而提高估计的精度 相對於沒有經過分層的抽樣調查 其數據會被稱為 未分層抽樣 unstratified samples 在社会统计调查 statistical survey 當總體內的 子總體 subpopulations 之間的差異較大 對每個子總體分別進行分層抽樣調查 會令統計調查結果更為準確 子總體的分層必須為互斥 即每個總體的成員均只能屬於一個分層 之後 可對每個子總體進行簡單隨機抽樣或系統抽樣 這樣可令調查的代表性改善 相對於簡體隨機抽樣採取的算术平均值 分層的抽樣應採用加權平均值 相關題目 编辑民意調查 層別法參考文獻 编辑 統計抽樣 名詞解析 台灣高雄市 國立高雄大學統計學研究所機率統計網路學習館 2015 01 31 原始内容存档于2020 06 08 中文 繁體 延伸閱讀 编辑Sarndal Carl Erik et al Stratified Sampling Model Assisted Survey Sampling New York Springer 2003 100 109 ISBN 0 387 40620 4 引文格式1维护 显式使用等标签 link 取自 https zh wikipedia org w index php title 分层抽样 amp oldid 68105257, 维基百科,wiki,书籍,书籍,图书馆,

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