抽样和抽样分布培训课件(-)

3 抽样和抽样分布抽样和抽样分布n简单随机抽样简单随机抽样n点估计点估计n 的抽样分布的抽样分布n 的抽样分布的抽样分布n点估计的性质点估计的性质n其他抽样方法其他抽样方法1什么是抽样估计？什么是抽样估计？例例1 1：制造商生产一种被认为制造商生产一种被认为寿命更长的新型轮胎寿命更长的新型轮胎。例例2 2：某党派想支持某一候选人参选美国某州议员，为了决定某党派想支持某一候选人参选美国某州议员，为了决定是否支持该候选人，该党派领导需要估计是否支持该候选人，该党派领导需要估计支持该候选人的民支持该候选人的民众占全部登记投票人总数的比例众占全部登记投票人总数的比例。由于时间及财力的限制：。由于时间及财力的限制：120个个样本样本测试测试平均里程平均里程36,500公里公里推断推断新轮胎新轮胎平均寿命平均寿命:36,500公里公里400个个样本样本支持人数支持人数160推断推断支持该候选人的选民支持该候选人的选民占全部选民的比例：占全部选民的比例：160/400=40%2抽样估计方法主要用在下列两种情况：抽样估计方法主要用在下列两种情况：对所考查的总体不可能进行全部测度；对所考查的总体不可能进行全部测度；从从理论上理论上说可以对所考查的总体进行全部测度，但说可以对所考查的总体进行全部测度，但实践实践上上由于人力、财力、时间等方面的原因，无法（不划算）由于人力、财力、时间等方面的原因，无法（不划算）进行全部测度。进行全部测度。抽样估计只得到对总体特征的近似测度抽样估计只得到对总体特征的近似测度，因此，因此，抽抽样估计还必须同时考察所得结果的样估计还必须同时考察所得结果的“可能范围可能范围”与与“可可靠程度靠程度”。33 抽样和抽样分布抽样和抽样分布n简单随机抽样简单随机抽样n点估计点估计n 的抽样分布的抽样分布n 的抽样分布的抽样分布n点估计的性质点估计的性质n其他抽样方法其他抽样方法4简单随机抽样简单随机抽样简单随机样本（有限总体）简单随机样本（有限总体）随机样本中每个样本点以相等的概率被抽出。随机样本中每个样本点以相等的概率被抽出。随机样本（无限总体）随机样本（无限总体）每个个体来自同一总体。每个个体来自同一总体。各个个体的选择是独立的。各个个体的选择是独立的。5自有限总体的抽样自有限总体的抽样每次只选择一个样本点，总体中的每一个体等可能被抽每次只选择一个样本点，总体中的每一个体等可能被抽到。到。方法：随机数表。方法：随机数表。74715 63905 60678 25514186691304 34729 71986 44826 6369456936 58319 58020 74045 58006 28668 92038 95002 88451 5205641343 47936 21472 78278386857767 89168 60772 37953 5146468345 17347 13514 31760 35717 21630 73683 31660 28409 9972118734 91670 54770251358818 476937499583681386379196自有限总体的抽样自有限总体的抽样例：例：人事主管正在制定一项公司人事主管正在制定一项公司2500名管理人员的简报。名管理人员的简报。假定假定2500名管理人员已经按照他们在职员文件中的顺序名管理人员已经按照他们在职员文件中的顺序依次标号（即依次标号（即1，2，3，2499，2500）74715 63905 60678 25514186691304 34729 71986 44826 6369456936 58319 58020 74045 58006 28668 92038 95002 88451 5205641343 47936 21472 78278386857767 89168 60772 37953 5146468345 17347 13514 31760 35717 21630 73683 31660 28409 9972118734 91670 54770251358818 476937499583681386379197自有限总体的抽样自有限总体的抽样无放回抽样：无放回抽样：一个元素一旦选入样本，就从总体中剔除，一个元素一旦选入样本，就从总体中剔除，不能再次被选入。不能再次被选入。放回抽样：放回抽样：一个元素一旦选入样本，仍被放回总体中。一个元素一旦选入样本，仍被放回总体中。先前被选入的元素可能再次被选，并且在样本中可出现先前被选入的元素可能再次被选，并且在样本中可出现多次（多于一次）。多次（多于一次）。8自无限总体的抽样自无限总体的抽样无限总体经常被定义为一个持续进行的过程，总体的元无限总体经常被定义为一个持续进行的过程，总体的元素由在相同条件下过程无限运行下去产生的每一项构成。素由在相同条件下过程无限运行下去产生的每一项构成。在这种情况下，对总体内所有项排列是不可能的。在这种情况下，对总体内所有项排列是不可能的。例：例：估计某一快餐店估计某一快餐店11:30-13:30午饭时间顾客从点餐到午饭时间顾客从点餐到拿到食品的平均时间。拿到食品的平均时间。9自无限总体的抽样自无限总体的抽样因为对于无限总体不可能进行标号排列，所以抽样过程因为对于无限总体不可能进行标号排列，所以抽样过程中不能用随机数。中不能用随机数。例：例：当一名顾客出示打折券时，他之后的下一名顾客将当一名顾客出示打折券时，他之后的下一名顾客将被选入样本。因为顾客出示打折赠品券的是随机而且独被选入样本。因为顾客出示打折赠品券的是随机而且独立的，所以厂商的抽样计划满足来自无限总体的简单随立的，所以厂商的抽样计划满足来自无限总体的简单随机样本的两个条件。机样本的两个条件。10练习练习假定一个有限总体有假定一个有限总体有350项，用下面五位随机数的后三位，项，用下面五位随机数的后三位，确定被选入简单随机样本的项的前四位。确定被选入简单随机样本的项的前四位。98601 73022 83448 34229 27553 84147 93289 1420911练习练习说明下列总体是有限还是无限的。说明下列总体是有限还是无限的。a.加利福尼亚州所有登记的选民。加利福尼亚州所有登记的选民。b.由宾夕法尼亚州阿伦顿由宾夕法尼亚州阿伦顿TV-M公司工厂生产的所有电公司工厂生产的所有电视装置。视装置。c.某一邮购业务公司处理的所有订单。某一邮购业务公司处理的所有订单。d.所有打入某一地方警察局的紧急电话。所有打入某一地方警察局的紧急电话。e.Fibercon有限公司在有限公司在5月月17日第二个轮班中制造的所有日第二个轮班中制造的所有部件。部件。123 抽样和抽样分布抽样和抽样分布n简单随机抽样简单随机抽样n点估计与抽样分布点估计与抽样分布n 的抽样分布的抽样分布n 的抽样分布的抽样分布n点估计的性质点估计的性质n其他抽样方法其他抽样方法13点估计点估计由由30管理人员组成的简单随机样本的年薪和培训情况管理人员组成的简单随机样本的年薪和培训情况14样本均值样本均值样本比率样本比率51814.0051814.00美元美元3347.723347.72美元美元0.630.63样本标准差样本标准差点估计点估计点估计的点估计的统计过程统计过程15由由30名管理人员组成的简单随机样本的点估计值名管理人员组成的简单随机样本的点估计值16由由30名管理人员组成的名管理人员组成的500个简单随机样本的点估计值个简单随机样本的点估计值17由由30名管理人员组成的名管理人员组成的500个简单随机样本的抽样分布个简单随机样本的抽样分布抽样分布：抽样分布：样本统计量所有可能值构成的概率分布。样本统计量所有可能值构成的概率分布。183 抽样和抽样分布抽样和抽样分布n简单随机抽样简单随机抽样n点估计点估计n 的抽样分布的抽样分布n 的抽样分布的抽样分布n点估计的性质点估计的性质n其他抽样方法其他抽样方法19 的抽样分布的抽样分布 抽样分布的性质抽样分布的性质 的的均值或数学期望均值或数学期望 的的标准差标准差 抽样分布本身的形状或形式抽样分布本身的形状或形式20 的数学期望的数学期望例：例：管理人员总体的年薪均值管理人员总体的年薪均值 =51800=51800美元。美元。样本均值所有可能值的均值也等于样本均值所有可能值的均值也等于5180051800美元。美元。21 的标准差（标准误差）的标准差（标准误差）有限总体修正系数有限总体修正系数经验法则：当经验法则：当n/N0.05时，一般可忽略有限总体修正系时，一般可忽略有限总体修正系数。数。400022中心极限定理中心极限定理从总体中抽取样本容量为从总体中抽取样本容量为n的简单随机样本，的简单随机样本，当样本当样本容量很大时，容量很大时，样本均值的抽样分布可用样本均值的抽样分布可用正态概率分布正态概率分布近近似。似。大样本条件可假定为简单随机样本样本容量为大样本条件可假定为简单随机样本样本容量为30或更多或更多当总体为正态概率分布时，当总体为正态概率分布时，对任何样本容量，对任何样本容量，样本均值样本均值的抽样分布均为正态分布。的抽样分布均为正态分布。抽样分布的形式抽样分布的形式23样本均值的分布趋于正态分布的过程样本均值的分布趋于正态分布的过程24 的样本容量与抽样分布的关系的样本容量与抽样分布的关系当样本容量增加到当样本容量增加到n=100时，均值标准差减少到：时，均值标准差减少到：400730.3025 的样本容量与抽样分布的关系的样本容量与抽样分布的关系样本均值落在总体均值附近样本均值落在总体均值附近500美元以内的概率美元以内的概率26z0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0 0.5000 0.5040 0.5080 0.5120 0.5160 0.5199 0.5239 0.5279 0.5319 0.5359 0.1 0.5398 0.5438 0.5478 0.5517 0.5557 0.5596 0.5636 0.5675 0.5714 0.5753 0.2 0.5793 0.5832 0.5871 0.5910 0.5948 0.5987 0.6026 0.6064 0.6103 0.6141 0.3 0.6179 0.6217 0.6255 0.6293 0.6331 0.6368 0.6406 0.6443 0.6480 0.6517 0.4 0.6554 0.6591 0.6628 0.6664 0.6700 0.6736 0.6772 0.6808 0.6844 0.6879 0.5 0.6915 0.6950 0.6985 0.7019 0.7054 0.7088 0.7123 0.7157 0.7190 0.7224 0.6 0.7257 0.7291 0.7324 0.7357 0.7389 0.7422 0.7454 0.7486 0.7517 0.7549 0.7 0.7580 0.7611 0.7642 0.7673 0.7704 0.7734 0.7764 0.7794 0.7823 0.7852 0.8 0.7881 0.7910 0.7939 0.7967 0.7995 0.8023 0.8051 0.8078 0.8106 0.8133 0.9 0.8159 0.8186 0.8212 0.8238 0.8264 0.8289 0.8315 0.8340 0.8365 0.8389 1.0 0.8413 0.8438 0.8461 0.8485 0.8508 0.8531 0.8554 0.8577 0.8599 0.8621 1.1 0.8643 0.8665 0.8686 0.8708 0.8729 0.8749 0.8770 0.8790 0.8810 0.8830 1.2 0.8849 0.8869 0.8888 0.8907 0.8925 0.8944 0.8962 0.8980 0.8997 0.9015 1.3 0.9032 0.9049 0.9066 0.9082 0.9099 0.9115 0.9131 0.9147 0.9162 0.9177 1.4 0.9192 0.9207 0.9222 0.9236 0.9251 0.9265 0.9279 0.9292 0.9306 0.9319 1.5 0.9332 0.9345 0.9357 0.9370 0.9382 0.9394 0.9406 0.9418 0.9429 0.9441 1.6 0.9452 0.9463 0.9474 0.9484 0.9495 0.9505 0.9515 0.9525 0.9535 0.9545 1.7 0.9554 0.9564 0.9573 0.9582 0.9591 0.9599 0.9608 0.9616 0.9625 0.9633 1.8 0.9641 0.9649 0.9656 0.9664 0.9671 0.9678 0.9686 0.9693 0.9699 0.9706 1.9 0.9713 0.9719 0.9726 0.9732 0.9738 0.9744 0.9750 0.9756 0.9761 0.9767 2.0 0.9772 0.9778 0.9783 0.9788 0.9793 0.9798 0.9803 0.9808 0.9812 0.9817 2.1 0.9821 0.9826 0.9830 0.9834 0.9838 0.9842 0.9846 0.9850 0.9854 0.9857 2.2 0.9861 0.9864 0.9868 0.9871 0.9875 0.9878 0.9881 0.9884 0.9887 0.9890 2.3 0.9893 0.9896 0.9898 0.9901 0.9904 0.9906 0.9909 0.9911 0.9913 0.9916 2.4 0.9918 0.9920 0.9922 0.9925 0.9927 0.9929 0.9931 0.9932 0.9934 0.9936 2.5 0.9938 0.9940 0.9941 0.9943 0.9945 0.9946 0.9948 0.9949 0.9951 0.9952 2.6 0.9953 0.9955 0.9956 0.9957 0.9959 0.9960 0.9961 0.9962 0.9963 0.9964 2.7 0.9965 0.9966 0.9967 0.9968 0.9969 0.9970 0.9971 0.9972 0.9973 0.9974 2.8 0.9974 0.9975 0.9976 0.9977 0.9977 0.9978 0.9979 0.9979 0.9980 0.9981 2.9 0.9981 0.9982 0.9982 0.9983 0.9984 0.9984 0.9985 0.9985 0.9986 0.9986 3.0 0.9987 0.9987 0.9987 0.9988 0.9988 0.9989 0.9989 0.9989 0.9990 0.9990 27练习练习总体均值为总体均值为400，标准差为，标准差为50，总体概率分布未知。，总体概率分布未知。a.一个研究者分别在样本容量为一个研究者分别在样本容量为 10，20，30或或40的情况的情况下，搜集有关总体的简单随机样本的数据。在哪一种下，搜集有关总体的简单随机样本的数据。在哪一种样本容量下，我们可以用正态概率分布来描述样本容量下，我们可以用正态概率分布来描述 的抽的抽样分布？样分布？b.说明在正态概率分布适合的例子中，说明在正态概率分布适合的例子中，的抽样分布。的抽样分布。28练习练习据据商业周刊商业周刊报道，其订阅人打算在未来报道，其订阅人打算在未来 12个月中用个月中用于购买新车的平均花费为于购买新车的平均花费为 27 100美元。假定美元。假定商业周刊商业周刊订阅人中这种新车价格的订阅人中这种新车价格的总体均值总体均值=27 100美元美元，标准标准差差=5 200 美元美元。a.对于由对于由30名、名、50名、名、100名订阅人组成的样本，求该名订阅人组成的样本，求该种新车价格的样本均值在总体均值左右种新车价格的样本均值在总体均值左右 1000美元以内美元以内的概率分别为多少？的概率分别为多少？（0.7062，0.8262，0.9452）d.如果希望至少以如果希望至少以 90%的概率保证样本均值在总体均的概率保证样本均值在总体均值左右值左右 1000美元以内，你推荐样本容量为美元以内，你推荐样本容量为30、50还是还是100？（100）293 抽样和抽样分布抽样和抽样分布n简单随机抽样简单随机抽样n点估计点估计n 的抽样分布的抽样分布n 的抽样分布的抽样分布n点估计的性质点估计的性质n其他抽样方法其他抽样方法30 的抽样分布的抽样分布 抽样分布的性质抽样分布的性质 的的均值或数学期望均值或数学期望 的的标准差标准差 抽样分布本身的形状抽样分布本身的形状31 的数学期望的数学期望例：例：管理人员参加该公司管理培训程序的总体比率管理人员参加该公司管理培训程序的总体比率p=0.6的数学期望的数学期望=0.632 的标准差的标准差例：例：管理人员中完成管理培训项目的总体比率管理人员中完成管理培训项目的总体比率p=0.6，n/N=30/2500=0.012，33 抽样分布的形式抽样分布的形式当样本容量很大时，样本比率当样本容量很大时，样本比率 的抽样分布可用正态分的抽样分布可用正态分布近似。布近似。34 抽样分布的实际值抽样分布的实际值用用 抽样分布的实际值对抽样误差的大小做出概率度量。抽样分布的实际值对抽样误差的大小做出概率度量。35练习练习一总体比率为一总体比率为0.4，从中选取一样本容量为，从中选取一样本容量为200的简单随的简单随机样本。机样本。a.样本比率样本比率 在总体比率在总体比率 p 左右左右0.03以内的概率是多以内的概率是多少？少？（0.6156）b.样本比率样本比率 在总体比率在总体比率 p 左右左右0.05以内的概率是多以内的概率是多少？少？（0.8530）36z0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0 0.5000 0.5040 0.5080 0.5120 0.5160 0.5199 0.5239 0.5279 0.5319 0.5359 0.1 0.5398 0.5438 0.5478 0.5517 0.5557 0.5596 0.5636 0.5675 0.5714 0.5753 0.2 0.5793 0.5832 0.5871 0.5910 0.5948 0.5987 0.6026 0.6064 0.6103 0.6141 0.3 0.6179 0.6217 0.6255 0.6293 0.6331 0.6368 0.6406 0.6443 0.6480 0.6517 0.4 0.6554 0.6591 0.6628 0.6664 0.6700 0.6736 0.6772 0.6808 0.6844 0.6879 0.5 0.6915 0.6950 0.6985 0.7019 0.7054 0.7088 0.7123 0.7157 0.7190 0.7224 0.6 0.7257 0.7291 0.7324 0.7357 0.7389 0.7422 0.7454 0.7486 0.7517 0.7549 0.7 0.7580 0.7611 0.7642 0.7673 0.7704 0.7734 0.7764 0.7794 0.7823 0.7852 0.8 0.7881 0.7910 0.7939 0.7967 0.7995 0.8023 0.8051 0.8078 0.8106 0.8133 0.9 0.8159 0.8186 0.8212 0.8238 0.8264 0.8289 0.8315 0.8340 0.8365 0.8389 1.0 0.8413 0.8438 0.8461 0.8485 0.8508 0.8531 0.8554 0.8577 0.8599 0.8621 1.1 0.8643 0.8665 0.8686 0.8708 0.8729 0.8749 0.8770 0.8790 0.8810 0.8830 1.2 0.8849 0.8869 0.8888 0.8907 0.8925 0.8944 0.8962 0.8980 0.8997 0.9015 1.3 0.9032 0.9049 0.9066 0.9082 0.9099 0.9115 0.9131 0.9147 0.9162 0.9177 1.4 0.9192 0.9207 0.9222 0.9236 0.9251 0.9265 0.9279 0.9292 0.9306 0.9319 1.5 0.9332 0.9345 0.9357 0.9370 0.9382 0.9394 0.9406 0.9418 0.9429 0.9441 1.6 0.9452 0.9463 0.9474 0.9484 0.9495 0.9505 0.9515 0.9525 0.9535 0.9545 1.7 0.9554 0.9564 0.9573 0.9582 0.9591 0.9599 0.9608 0.9616 0.9625 0.9633 1.8 0.9641 0.9649 0.9656 0.9664 0.9671 0.9678 0.9686 0.9693 0.9699 0.9706 1.9 0.9713 0.9719 0.9726 0.9732 0.9738 0.9744 0.9750 0.9756 0.9761 0.9767 2.0 0.9772 0.9778 0.9783 0.9788 0.9793 0.9798 0.9803 0.9808 0.9812 0.9817 2.1 0.9821 0.9826 0.9830 0.9834 0.9838 0.9842 0.9846 0.9850 0.9854 0.9857 2.2 0.9861 0.9864 0.9868 0.9871 0.9875 0.9878 0.9881 0.9884 0.9887 0.9890 2.3 0.9893 0.9896 0.9898 0.9901 0.9904 0.9906 0.9909 0.9911 0.9913 0.9916 2.4 0.9918 0.9920 0.9922 0.9925 0.9927 0.9929 0.9931 0.9932 0.9934 0.9936 2.5 0.9938 0.9940 0.9941 0.9943 0.9945 0.9946 0.9948 0.9949 0.9951 0.9952 2.6 0.9953 0.9955 0.9956 0.9957 0.9959 0.9960 0.9961 0.9962 0.9963 0.9964 2.7 0.9965 0.9966 0.9967 0.9968 0.9969 0.9970 0.9971 0.9972 0.9973 0.9974 2.8 0.9974 0.9975 0.9976 0.9977 0.9977 0.9978 0.9979 0.9979 0.9980 0.9981 2.9 0.9981 0.9982 0.9982 0.9983 0.9984 0.9984 0.9985 0.9985 0.9986 0.9986 3.0 0.9987 0.9987 0.9987 0.9988 0.9988 0.9989 0.9989 0.9989 0.9990 0.9990 37练习练习假定一个装配生产线运行中假定一个装配生产线运行中残次品率为残次品率为15%，企业生产，企业生产管理人员对此尚未觉察。假如更进一步，质量保证部门管理人员对此尚未觉察。假如更进一步，质量保证部门选取选取50个部件个部件进行检验，以确定该生产线的运行质量。进行检验，以确定该生产线的运行质量。令令 为一质量保证检验中发现的样本残次品率。为一质量保证检验中发现的样本残次品率。a.说明说明 的抽样分布。的抽样分布。b.样本比率在总体残次品比率左右样本比率在总体残次品比率左右0.03以内的概率是多少？以内的概率是多少？（0.4448）c.如果检验表明如果检验表明 不小于不小于0.1，则该装配生产线将停工查找残，则该装配生产线将停工查找残次品率高的原因。由次品率高的原因。由50个部件组成的样本，导致装配生产个部件组成的样本，导致装配生产线停工这一结果的概率有多大？线停工这一结果的概率有多大？（0.8389）383 抽样和抽样分布抽样和抽样分布n简单随机抽样简单随机抽样n点估计点估计n 的抽样分布的抽样分布n 的抽样分布的抽样分布n点估计的性质点估计的性质n其他抽样方法其他抽样方法39点估计的性质点估计的性质无偏性：无偏性：点估计量的数学期望等于所估总体参数的值。点估计量的数学期望等于所估总体参数的值。P()BA无偏无偏有偏有偏40点估计的性质点估计的性质有效性：有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准误差的点估计量更相对有效。标准误差的点估计量更相对有效。AB 的抽样分布的抽样分布 的抽样分布的抽样分布P()41点估计的性质点估计的性质一一致致性性：样样本本容容量量越越大大，所所得得的的点点估估计计值值与与总总体体参参数数越越接近。接近。AB较小的样本容量较小的样本容量较大的样本容量较大的样本容量P()423 抽样和抽样分布抽样和抽样分布n简单随机抽样简单随机抽样n点估计点估计n 的抽样分布的抽样分布n 的抽样分布的抽样分布n点估计的性质点估计的性质n其他抽样方法其他抽样方法43抽样方法抽样方法概率抽样：概率抽样：可以计算出每一个可能样本的概率。可以计算出每一个可能样本的概率。可以对估计的精度做出陈述，构造置信区间，给出抽可以对估计的精度做出陈述，构造置信区间，给出抽样误差的界限。样误差的界限。常用方法：常用方法：简单随机抽样，分层简单随机抽样，整群简单随机抽样，分层简单随机抽样，整群抽样，系统抽样抽样，系统抽样。非概率抽样：非概率抽样：无法得到一个可能样本的概率。无法得到一个可能样本的概率。优点：优点：成本低，易于执行成本低，易于执行缺点：缺点：不能对估计的精度做出有效的统计上的陈述。不能对估计的精度做出有效的统计上的陈述。常用方法：常用方法：方便抽样，判断抽样方便抽样，判断抽样。44其他概率抽样方法其他概率抽样方法分层简单随机抽样：分层简单随机抽样：总体先分成总体先分成层层，然后从每层中抽取简，然后从每层中抽取简单随机样本。单随机样本。整群抽样：整群抽样：总体先分成总体先分成群群，然后从中抽取一个或更多个群。，然后从中抽取一个或更多个群。系统抽样：系统抽样：从头从头k 个元素中随机选一个，然后依次往后选个元素中随机选一个，然后依次往后选第第k个元素。个元素。对简单随机抽样的代替，特别适用于大型总体。对简单随机抽样的代替，特别适用于大型总体。45例：分层简单随机抽样例：分层简单随机抽样某大学商学院的某大学商学院的180180名毕业生的样本调查见下表。名毕业生的样本调查见下表。专业（专业（h）xhshNhnh会计会计30000200050045金融金融28500170035040信息系统信息系统31500230020030市场营销市场营销27000160030035经营管理经营管理3100022501503046例：整群抽样例：整群抽样注册会计师整群抽样调查结果。注册会计师整群抽样调查结果。(N=1000,M=12000)事务所事务所（i）注册会计师数量（注册会计师数量（Mi）第第i个事务所年薪个事务所年薪总额（总额（xi/千美元）千美元）女性注册会计师女性注册会计师数量（数量（ai）1832022251125834115041771465724716394271563428414709124815103315679合计合计12854443547其他概率抽样方法其他概率抽样方法分层简单随机抽样分层简单随机抽样根据应用，总体可由部门、地区、年龄、产品类型、根据应用，总体可由部门、地区、年龄、产品类型、销售水平等分层。销售水平等分层。层内的差异较小，层间差异较大，可以得到更大的精层内的差异较小，层间差异较大，可以得到更大的精度。度。整群抽样整群抽样48非概率抽样方法非概率抽样方法方便抽样：方便抽样：基于简便选择样本中的元素。基于简便选择样本中的元素。判断抽样判断抽样 ：基于研究人员的判断选择元素为样本。基于研究人员的判断选择元素为样本。49（第14讲）考场作文开拓文路能力分解层次(网友来稿)江苏省镇江中学 陈乃香说明：本系列稿共24讲，20XX年1月6日开始在资源上连载【要义解说】文章主旨确立以后，就应该恰当地分解层次，使几个层次构成一个有机的整体，形成一篇完整的文章。如何分解层次主要取决于表现主旨的需要。【策略解读】一般说来，记人叙事的文章常按时间顺序分解层次，写景状物的文章常按时间顺序、空间顺序分解层次；说明文根据说明对象的特点，可按时间顺序、空间顺序或逻辑顺序分解层次；议论文主要根据“提出问题分析问题解决问题”顺序来分解层次。当然，分解层次不是一层不变的固定模式，而应该富于变化。文章的层次，也常常有些外在的形式：1小标题式。即围绕话题把一篇文章划分为几个相对独立的部分，再给它们加上一个简洁、恰当的小标题。如世界改变了模样四个小标题：寿命变“长”了、世界变“小”了、劳动变“轻”了、文明变“绿”了。2序号式。序号式作文与小标题作文有相同的特点。序号可以是“一、二、三”，可以是“A、B、C”，也可以是“甲、乙、丙”从全文看，序号式干净、明快；但从题目上看，却看不出文章内容，只是标明了层次与部分。有时序号式作文，也适用于叙述性文章，为故事情节的展开，提供了明晰的层次。3总分式。如高考佳作人生也是一张答卷。开头：“人生就是一张答卷。它上面有选择题、填空题、判断题和问答题，但它又不同于一般的答卷。一般的答卷用手来书写，人生的答卷却要用行动来书写。”主体部分每段首句分别为：选择题是对人生进行正确的取舍，填空题是充实自己的人生，判断题是表明自己的人生态度，问答题是考验自己解决问题的能力。这份“试卷”设计得合理而且实在，每个人的人生都是不同的，这就意味着这份人生试卷的“答案是丰富多彩的”。分解层次，应追求作文美学的三个价值取向：一要匀称美。什么材料在前，什么材料在后，要合理安排；什么材料详写，什么材料略写，要通盘考虑。自然段是构成文章的基本单位，恰当划分自然段，自然就成为分解层次的基本要求。该分段处就分段，不要老是开头、正文、结尾“三段式”，这种老套的层次显得呆板。二要波澜美。文章内容应该有张有弛，有起有伏，如波如澜。只有这样才能使文章起伏错落，一波三折，吸引读者。三要圆合美。文章的开头与结尾要遥相照应，把开头描写的事物或提出的问题，在结尾处用各种方式加以深化或回答，给人首尾圆合的感觉。【例文解剖】话题：忙忙，不亦乐乎 忙，是人生中一个个步骤，每个人所忙的事务不同，但是不能是碌碌无为地白忙，要忙就忙得精彩，忙得不亦乐乎。忙是问号。忙看似简单，但其中却大有学问。忙是人生中不可缺少的一部分，但是怎么才能忙出精彩，忙得不亦乐乎，却并不简单。人生如同一张地图，我们一直在自己的地图上行走，时不时我们眼前就出现一个十字路口，我们该向哪儿，面对那纵轴横轴相交的十字路口，我们该怎样选择?不急，静下心来分析一下，选择适合自己的坐标轴才是最重要的。忙就是如此，选择自己该忙的才能忙得有意义。忙是问号，这个问号一直提醒我们要忙得有意义，忙得不亦乐乎。忙是省略号。四季在有规律地进行着冷暖交替，大自然就一直按照这样的规律不停地忙，人们亦如此。为自己找一个目标，为目标而不停地忙，让这种忙一直忙下去。当目标已达成，那么再找一个目标，继续这样忙，就像省略号一样，毫无休止地忙下去，翻开历史的长卷，我们看到牛顿在忙着他的实验；爱迪生在忙着思考；徐霞客在忙着记载游玩；李时珍在忙着编写本草纲目。再看那位以笔为刀枪的充满着朝气与力量的文学泰斗鲁迅，他正忙着用他独有的刀和枪在不停地奋斗。忙是省略号，确定了一个目标那么就一直忙下去吧!这样的忙一定会忙出生命灵动的色彩。忙是惊叹号。世界上的人都在忙着自己的事，大自然亦如此，小蜜蜂在忙，以蜂蜜为回报。那么人呢?居里夫人的忙，以放射性元素的发现而得到了圆满的休止符；爱因斯坦在忙，以相对论的问世而画上了惊叹号；李白的忙，以那豪放的诗歌而有了很大的成功；张衡的忙，因为那地动仪的问世而让世人仰慕。每个人都应该有效率的忙，而不是整天碌碌无为地白忙。人生是有限的、短暂的，因此，每个人都应该在有限的生命里忙出属于他的惊叹号；都应在有限的生命里忙出他的人生精彩篇章。忙是万物、世界、人生中都不可缺少的一部分。作为这世上最高级动物的我们，我们在忙什么呢?我们要忙得有意义，有价值，我们要忙出属于我们的精彩。我们的忙不能永远是问号，而应是省略号和感叹号。忙就要忙得精彩，忙得不亦乐乎。解剖：本文将生活中的一句口头禅“忙得不亦乐乎”机智翻新，拟作标题，亮出一道美丽的风景。并据此展开述说，让人神清气爽。文章开篇扣题，亮出观点：忙，是人生中一个个步骤，不能碌碌无为地白忙，要忙就忙得精彩，忙得不亦乐乎。然后，作者分别用问号、省略号、惊叹号巧妙设喻，抓住这三种标点符号的特征，摆实事，讲道理，入情入理，入理入心。深刻地阐明人生忙，忙要像问号一样，经常问问自己，不能盲目，不能瞎忙，要忙得有意义；人生如四季一样是有规律的，要选准目标，像省略号一样，毫无休止地忙下去，忙出生命灵动的色彩；而人生有限，每个人都应有限的生命里忙出属于他的惊叹号，忙出人生精彩的篇章。结尾，作者用一个段落总结全文，照应开头，照应题目，有力收束。【精题解析】阅读下面的材料，根据要求作文。在一处地势十分险恶的峡谷，谷底奔腾着咆哮的急流，峡谷间有一座索桥，几根光秃秃、晃悠悠的铁索横在峡谷间，它是通过这个地方的唯一路径，这里经常有人因为失足而跌入深谷。有一天，有三个人来到了这里。一个聋子，一个瞎子，还有一个健康的人。聋子看看这座桥，很害怕，但是他听不到急流的声音，他用眼睛看着脚下步伐，很顺利地过去了。瞎子不知峡谷的险恶，他心平气和，十分稳妥地通过了。第三个人是健康人，一直犹豫不敢走这索桥，可是又没有其他路可走。于是，他十分紧张地硬着头皮走上索桥，到了桥中央，他看到脚下万丈深渊，云雾升腾，听到谷底急流咆哮，早已两腿颤颤，面如土色，一不小心跌下桥去。请就“不要把困难看得太明白”为话题写一篇文章。注意所写内容必须在话题范围之内。试题引用的材料，考生在文章中可用也可不用。立意自定。文体自选。题目自拟。不少于800字。不得抄袭。解析：有时候，把困难看得太明白，分析得太透彻，反而会被困难吓倒以至于阻拦我们前进的脚步。倒是那些未把困难完全看清楚而勇往直前的人，更容易达到终点。作者邮箱：13952865227谢谢观赏谢谢观赏