几种抽样调查方法比较
抽样调查技术课程论文
---抽样调查方法比较分析
专业：林学
班级：林学四班
指导教师：朱光玉
作者：姚帅 20130221 日期： 2016年1月3日
抽样调查方法比较分析
一．调查目的
这学期我们学习了几种抽样调查方法，如简单随机抽样，整群抽样，二阶抽样等。各个方法在应用时有其特点和优缺点。本文通过计算对这些调查方法做出简单的总结和计算，以求在实际生活的数理统计中能灵活运用这些方法。
二．抽样方法介绍
1.简单随机抽样
设一个总体的个体数为N．如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本，且每次抽取时各个个体被抽到的机会相等，就称这样的抽样为简单随机抽样。
对于简单随机抽样需要注意：①它是不放回抽样；②它是逐个地进行抽取；③它是一种个体机会均等的抽样；④简单随机抽样适用于总体中的个体数不多的情况．生活中有许多用抽签法或类似抽签法的案例，如彩票摇奖、电视节目中电话号码抽奖、纳税凭证抽奖等．抽样时也要防止出现貌似合理的抽样方法，如到某星级宾馆问卷调查客人的收入情况来推断该地区的人均收入，或每隔一周到某一路口调查当地车流量等等。
2.系统抽样
当总体中的个体数较多时，可将总体平均分成几个部分，从每个部分抽取一个个体，得到所需的样本，这样的抽样方法称为系统抽样。
对于系统抽样需要注意：①系统抽样适用于总体中的个体数较多的情况，它与简单随机抽样的联系在于：将总体均分后的每一部分进行抽样时，采用的是简单随机抽样；②与简单随机抽样一样，系统抽样是等可能抽样，它是客观的、公平的；③总体中的个体数恰好能被样本容量整除时，可用它们的比值作为系统抽样的间隔；当总体中的个体数不能被样本容量整除时，可用简单随机抽样先从总体
中剔除少量个体，使剩下的个体数能被样本容量整除再进行系统抽样。
3.二阶段抽样
二阶抽样是一种随机抽样技术。在规模甚大的总体中(例如在一个省、市中)对居民进行随机抽样观察,为了使样本较好地反映全省(市)居民的情况,又便于调查工作的组织,可以按居民管辖的行政组织分层,对于二阶段抽样是分成二层,例如第一层是乡,第二层是村。例如,要调查某县某病的感染率,第一阶段在该县的各个乡中随机抽取若干个乡,然后以此为基础在抽出的乡中进行第二阶段抽样。各随机抽取若干个村,把抽出的各村居民作为样本。此种抽样方法称为二阶段抽样。
三．总体
抽样调查实中统计的所分区域中胸径大于5cm的树。并记录树的种类在记录表上。最后回到教室，将收集到的数据汇总到电脑上进行处理。共得到321个数据，即总体单元为321。其中针叶树114株，阔叶树207株。
四．计算与分析
简单随机抽样
序号样本号胸径序号样本号胸径序号样本号胸径
1 28
2 8.4 21 67 6.6 41 101 28.2
2 97 1
3 22 165 5.
4 42 223 26.9
3 1
4 26.1 23 151 5.2 43 206 7
4 216 10 24 197 5.8 44 119 7
5 29
6 13.
7 25 71 7.2 45 154 5.7
6 316 32.
7 26 272 26.3 46 229 12.9
7 87 33 27 95 40.3 47 278 33.1
8 160 22.1 28 304 20.2 48 229 12.9
9 39 23.5 29 145 6.5 49 86 29.4
10 14 26.1 30 45 25.8 50 169 5.6
11 209 7.7 31 212 21.4 51 260 31.1
12 127 7.1 32 64 5.4 52 171 8.7
13 254 28.1 33 317 5.6 53 64 5.4
14 69 14 34 314 12.7 54 57 6.7
15 141 5.3 35 150 5.8 55 1 27.2
16 108 16.3 36 288 23.9 56 141 5.3
17 74 29 37 210 32.8 57 58 5.3
18 226 16 38 62 7.1 58 141 5.3
19 211 22.7 39 46 17.5 59 31 25.9
20 317 5.6 40 45 25.8 60 218 5.5
1.总体平均数估计为：
2.18n
1
==
∑i y y 2.总体方差的估计值为：
629.85)y (121
2
=-=∑=y n S n
i i S=9.25
3.总体变动系数估计为：
=50.8%
4.抽样误差为：
2.1n
==
S
S y 5.估计误差限：
=1.98*1.2=2.376cm
t 由自由度=89，危险率=0.05查得。 E=%100*y
?
=2.376÷18.2×100%=13.1%
6.估计精度： , P-c=1?E =1- 13.1%=86.9%
系统抽样
1.总体平均数估计为：
∑=
i y y n
1
==17.23 2.总体方差的估计值为：
18.125)y (121
2
=-=∑=y n S n
i i =125.18 S=11.2
3.总体变动系数估计为：
=65.0%
4.抽样误差为：
44.1n
==
S
S y =1.44 5.估计误差限：
=1.98*1.44=2.85cm
样本号 胸径 样本号
胸径 样本号 胸径 1 27.2 101 28.2 201 6.6 6 38.38 106 25.3 206 7 11 36.52 111 6.4 211 22.7 16 26.2 116 5.4 216 10 21 15.4 121 7.1 221 19.7 26 31 126 6.9 226 16 31 25.9 131 6.4 231 22.6 36 24.2 136 6.1 236 14.3 41 24.7 141 5.3 241 25.9 46 17.5 146 7.2 246 28.5 51 16.5 151 5.2 251 21.8 56 6.5 156 5.7 256 14.9 61 6.6 161 6.2 261 20.8 66 34 166 21.1 266 20.9 71 7.2 171 8.7 271 48.1 76 6.4 176 8.1 276 14.6 81 37.3 181 5.8 281 9.2 86 29.4 186 6.8 286 6.6 91 42 191 7.2 291 28.1 96
25
196
5.1
296
13.7
t 由自由度=89，危险率=0.05查得。 E=
%100*y
?
=2.85÷17.23*100%=11.5% 6.估计精度： , P-c=1?E =1- 11.1%=88.9% 二阶抽样
一阶样本号 二阶样本号 胸径 一阶样本号 二阶样本号 胸径 一阶样本号 二阶样本号 胸径
1 65 26.9 4 89 2
2 8 60 21.
3 1 18
4 17.8 4 173 7.3 8 208 6.3 1 236 14.3 4 268 19.8 8 103 66.
5 1 222 36.7 4 183 5.4 8 89 22 1 180 36.1 4 14
6 7.2 8 153 5.2 1 149 8.1 4 271 48.1 8 141 5.3 1 13
7 21.1 4 190 5.6
8 137 21.1 1 294 20.7 4 142 5.5 8 218 5.5 1 182 5.6 4 286 6.6 8 98 34 1 20 14.5 4 31 25.
9 8 124 7.4 3 18 23.6 6 160 22.1 9 11 36.52 3 40 25 6 43 31.6 9 107 14.5 3 209 7.7 6 152 31.8 9 290 26 3 86 29.4 6 216 10 9 317 5.6 3 24 25.1 6 23 23.8 9 170 6.2 3 273 31.4 6 286 6.6 9 69 14 3 65 26.9 6 39 23.5 9 252 23.8 3 317 5.6 6 99 39.4 9 210 32.8 3 79 20.5 6 177 8 9 301 25.5 3
177
8
6
237
5.6
9
23
23.8
1.总体平均值的估计值
∑==m
j ij i y m y 1
1
87
.20y 46.19y 24
.20y 34.15y 32.20y 18.20y 986431======4.19111
11===∑∑∑===m
j ij
n i n i ij y
nm y n y
N 为一阶单元样本数， n 为随机抽取的一阶样本单元数，m 为随机抽取二阶单元数，M 为
一阶内二阶单元数。 2.估计值y 的方差
如果令 21
2
1
)(11y y n S n
i i --=∑= 为一阶方差 则一阶内二阶平均方差为
21122
)y ()1(n 1
i n i m
j ij y m S --=∑∑== 一阶和二阶单元抽样比为
6.0f 1==
N n 33.0f 2==M
m 63.421=S 2.832
2=S
无偏估计式为
()
)-1)1(s 212
2
1212
f f nm S f n S y （+-==0.866
3.标准误
()
93.0866.0==y S 4.估计差限
()095.04
.1993.0*98.1==?=
y
y E
5.估计精度
%5.90905.0095.011==-=-=E p c
五．对比分析
1.简单随机抽样是传统方法中最基本、最成熟、最简单的抽样设计方式，不考
虑空间关联，是概率抽样方法的发展、比较的基础，相对的误差较大。
2.系统抽样的原理和公式与简单随机抽样大致一样，只是样本单元抽取不一样。本次计算分析比较也可看出系统抽样比简单随机抽样精度高。
3.二阶抽样精度最高，但其在实际操作工程中计算较为繁琐。但因为在相同样本数的情况下它的精度要高，前两种抽样方法要达到相同精度则需要更多样本数。
六．心得与体会
抽样调查虽不同于全面调查，但也需要人力物力来完成。同时与其它调查一样，抽样调查也会遇到调查的误差和偏误问题。因此要选用合适的抽样调查方法，以求兼顾成本和精度。又一次的计算抽要调查数据，感受到这份工作所需要的耐心和细心。在今后我也要时刻怀揣着这样的仔细和毅力，这样才能在学习中有所
长进。
几种育种方法的比较
育种的方法和应用 生物育种是一门很复杂的技术，针对不同的生物应采用不同的育种方式，要对各种育种方式进行比较，选择简易、可操作的方式。同一种育种方式应用于不同的生物也会有不尽相同的育种过程，所以我们无论在生产实践中还是有关习题训练中都应灵活应用。 一、几种育种的方法的比较 在高中阶段所介绍的育种方法主要有：诱变育种、杂交育种、多倍体育种、单倍体育种、细胞工程育种（组织培养育种）、基因工程育种（转基因育种）、植物激素育种等。 1、杂交育种 (1)原理：基因重组。 (2)方法：连续自交，不断选种。（不同个体间杂交产生后代，然后连续自交，筛选所需纯合子） (3)发生时期：有性生殖的减数分裂第一次分裂后期或四分体时期， (4)优点：使同种生物的不同优良性状集中于同一个个体，具有预见性。’ (5)缺点：育种年限长，需连续自交才能选育出需要的优良性状。 (6)举例：矮茎抗锈病小麦等。 2、诱变育种 (1)原理：基因突变。 (2)方法：用物理因素(如x射线、1射线等)、化学因素(如亚硝酸、秋水仙素等各种化学药剂)、生物因素或空间诱变育种(用宇宙强辐射、微重力等条件)来处理生物。 (3)发生时期：有丝分裂间期或减数分裂第一次分裂间期(DNA分子复制的时候)。 (4)优点：能提高变异频率，加速育种进程，可大幅度改良某些性状，创造人类需要的变异类型，从中选择培育出优良的生物品种；变异范围广。 (5)缺点：有利变异少，须大量处理材料；诱变的方向和性质不能控制；改良数量性状效果较差，具有盲目性。 (6)举例：青霉素高产菌株、太空椒、高产小麦、“彩色小麦”等。 3、多倍体育种 (1)原理：染色体变异。 (2)方法：秋水仙素处理萌发的种子或幼苗(秋水仙素能抑制细胞有丝分裂过程中纺锤体的形成)。 (3)优点：可培育出自然界中没有的新品种，且培育出的植物器官大，产量高，营养丰富。 (4)缺点：结实率低，发育延迟。 (5)举例：三倍体无子西瓜、八倍体小黑麦。 4、单倍体育种 (1)原理：染色体变异。 (2)方法：花药离体培养获得单倍体植株，再用秋水仙素等诱导剂人工诱导染色体数目加倍。 (3)优点：自交后代不发生性状分离，能明显缩短育种年限，加速育种进程。 (4)缺点：技术相当复杂，需与杂交育种结合，其中的花药离体培养过程需要组织培养技术手段的支持，多限于植物。 (5)举例：“京花一号”小麦。 5、细胞工程育种 （1）方式：植物组织培养植物体细胞杂交细胞核移植 （2）原理：植物细胞的全能性植物细胞膜的流动性动物细胞核的全能性 （3）方法：离体的植物器官、组织或细胞→愈伤组织→根、芽→植物体去掉细胞壁
《市场调查》：第六章-抽样调查理论及方法
一、抽样调查（Sampling Survey）意义 抽样调查为科学研究方法中重要技术之一，是指就所要研究的某特定现象之母群体中，依随机原理抽取一部份作为样本（Sample），以为研究母群体（Population）之依据。将样本研究结果，在抽样信赖水准内，推算母群体可能特性以为决策之参考。 抽样调查之优点： １．利用抽样技术及机率理论，可获得既定精确估计值，以代表母群体特征。 ２．节省调查人力，物力，时间及经费。 ３．经由少数优秀人员施予特殊训练及配合特殊设备，施行调查，可得较深入且正确调查结果。 故在实地市场调查中，抽样调查为一不可或者之工具。 抽样调查基本目的乃在信息之搜集作成结论，以供决策参考。有效抽样调查应具有准则有下： １．有效原则 抽样调查应该（１）符合调查目的之需要，（２）所获信息价值应超过所支付成本。 ２．可测量原则 抽样的正确程度必须能够测量，否则抽样调查就失去意义。 ３．简单原则 抽样调查必须保持简单性要求。俾使抽样调查顺利进行，以避免不必要之节外生枝。 二、抽样调查的基本术语 １母群体（Population） 在调查研究中，调查研究对象的集合体。调查台北市中学生，则在台北市上课之５４所中学生总数，便是调查研究之母群体。 ２抽样架构（Sampling frame） 整体抽样单位的详细名单，以供抽样之用。例如以台北市医师为抽样单位，则台北市医师公会名册，便是抽样架构。如果以学校班级为抽样单位，则学校６０班班级名册便是抽样构架。 抽样架构有三种型态： 具体的抽样架构：每一个抽样单位名字皆列成表册，可以直接按表册名字抽取样本。 抽象的抽样架构：没有抽样单位之名册，只要符合调查之条件就有被抽样之可能。例如在百货公司举行消费者抽样，随然没有抽样名册，但是抽样架构却冥冥中隐约出现。 阶段式抽样架构：在采用分段抽样中，依抽样阶段之不同，产生不同之抽样架构。 ３抽样单位（Sampling unit） 在抽样架构上排列的名单之个别单位。例如台北市每一医师即为一抽样单位。在上例中，每一班级都是抽样单位。 ４元素（ Element ） 指接受调查的最小单位，通常是指人。上例中，班上每一位学生既为元素。 ５样本（Sample） 从抽样架构中抽出取来的抽样单位总和。例如百事可乐抽出３５０家庭做测试称为样本。从台北市医师公会抽出９０名医生作调查，称为样本。 ６精确度（Precision）与准确度（Validity） 精确度乃用以衡量估计值精确可依赖的程度，如在物价统计中，经济家若认为物价如上升０．０２将影向经济决策，则精确度即须订在０．０２。
几种数学计算方法的比较
有限元法，有限差分法和有限体积法的区别 有限差分方法(FDM)是计算机数值模拟最早采用的方法，至今仍被广泛运用。该方法将求解域划分为差分网格，用有限个网格节点代替连续的求解域。有限差分法以Taylor级数展开等方法，把控制方程中的导数用网格节点上的函数值的差商代替进行离散，从而建立以网格节点上的值为未知数的代数方程组。该方法是一种直接将微分问题变为代数问题的近似数值解法，数学概念直观，表达简单，是发展较早且比较成熟的数值方法。对于有限差分格式，从格式的精度来划分，有一阶格式、二阶格式和高阶格式。从差分的空间形式来考虑，可分为中心格式和逆风格式。考虑时间因子的影响，差分格式还可以分为显格式、隐格式、显隐交替格式等。目前常见的差分格式，主要是上述几种形式的组合，不同的组合构成不同的差分格式。差分方法主要适用于有结构网格，网格的步长一般根据实际地形的情况和柯朗稳定条件来决定。 构造差分的方法有多种形式，目前主要采用的是泰勒级数展开方法。其基本的差分表达式主要有三种形式：一阶向前差分、一阶向后差分、一阶中心差分和二阶中心差分等，其中前两种格式为一阶计算精度，后两种格式为二阶计算精度。通过对时间和空间这几种不同差分格式的组合，可以组合成不同的差分计算格式。 有限元方法的基础是变分原理和加权余量法，其基本求解思想是把计算域划分为有限个互不重叠的单元，在每个单元内，选择一些合适的节点作为求解函数的插值点，将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式，借助于变分原理或加权余量法，将微分方程离散求解。采用不同的权函数和插值函数形式，便构成不同的有限元方法。有限元方法最早应用于结构力学，后来随着计算机的发展慢慢用于流体力学的数值模拟。在有限元方法中，把计算域离散剖分为有限个互不重叠且相互连接的单元，在每个单元内选择基函数，用单元基函数的线形组合来逼近单元中的真解，整个计算域上总体的基函数可以看为由每个单元基函数组成的，则整个计算域内的解可以看作是由所有单元上的近似解构成。在河道数值模拟中，常见的有限元计算方法是由变分法和加权余量法发展而来的里兹法和伽辽金法、最小二乘法等。根据所采用的权函数和插值函数的不同，有限元方法也分为多种计算格式。从权函数的选择来说，有配置法、矩量法、最小二乘法和伽辽金法，从计算单元网格的形状来划分，有三角形网格、四边形网格和多边形网格，从插值函数的精度来划分，又分为线性插值函数和高次插值函数等。不同的组合同样构成不同的有限元计算格式。对于权函数，伽辽金(Galerkin)法是将权函数取为逼近函数中的基函数；最小二乘法是令权函数等于余量本身，而内积的极小值则为对代求系数的平方误差最小；在配置法中，先在计算域内选取N个配置点。令近似解在选定的N个配置点上严格满足微分方程，即在配置点上令方程余量为0。插值函数一般由不同次幂的多项式组成，但也有采用三角函数或指数函数组成的乘积表示，但最常用的多项式插值函数。有限元插值函数分为两大类，一类只要求插值多项式本身在插值点取已知值，称为拉格朗日(Lagrange)多项式插值；另一种不仅要求插值多项式本身，还要求它的导数值在插值点取已知值，称为哈密特(Hermite)多项式插值。单元坐标有笛卡尔直角坐标系和无因次自然坐标，有对称和不对称等。常采用的无因次坐标是一种局部坐标系，它的定义取决于单元的几何形状，一维看作长度比，二维看作面积比，三维看作体积比。在二维有限元中，三角形单元应用的最早，近来四边形等参元的应用也越来越广。对于二维三角形和四边形电源单元，常采用的插值函数为有Lagrange插值直角坐标系中的线性插值函数及二阶或更高阶插值函数、面积坐标系中的线性插值函数、二阶或更高阶插值函数等。 对于有限元方法，其基本思路和解题步骤可归纳为 (1)建立积分方程，根据变分原理或方程余量与权函数正交化原理，建立与微分方程初边值
《市场调查》抽样调查理论及方法
《市场调查》：第六章抽样调查理论及方法中国营销传播网，2001-12-13，作者:，访问人数: 1220
一、抽样调查（Sampling Survey）意义 抽样调查为科学研究方法中重要技术之一，是指就所要研究的某特定现象之母群体中，依随机原理抽取一部份作为样本（Sample），以为研究母群体（Population）之依据。将样本研究结果，在抽样信赖水准内，推算母群体可能特性以为决策之参考。 抽样调查之优点： １．利用抽样技术及机率理论，可获得既定精确估计值，以代表母群体特征。 ２．节省调查人力，物力，时间及经费。 ３．经由少数优秀人员施予特殊训练及配合特殊设备，施行调查，可得较深入且正确调查结果。 故在实地市场调查中，抽样调查为一不可或者之工具。 有效抽样调查应具有准则有下： １．有效原则 抽样调查应该（１）符合调查目的之需要，（２）所获信息价值应超过所支付成本。
２．可测量原则 抽样的正确程度必须能够测量，否则抽样调查就失去意义。 ３．简单原则 抽样调查必须保持简单性要求。俾使抽样调查顺利进行，以避免不必要之节外生枝。 二、抽样调查的基本术语 １母群体（Population） 在调查研究中，调查研究对象的集合体。调查台北市中学生，则在台北市上课之５４所中学生总数，便是调查研究之母群体。 ２抽样架构（Sampling frame） 整体抽样单位的详细名单，以供抽样之用。例如以台北市医师为抽样单位，则台北市医师公会名册，便是抽样架构。如果以学校班级为抽样单位，则学校６０班班级名册便是抽样构架。 抽样架构有三种型态： 具体的抽样架构：每一个抽样单位名字皆列成表册，可以直接按表册名字抽取样本。 抽象的抽样架构：没有抽样单位之名册，只要符合调查之条件就有被抽样之可能。例如在百货公司举行消费者抽样，随然没有抽样名册，但是抽样架构却冥冥中隐约出现。 阶段式抽样架构：在采用分段抽样中，依抽样阶段之不同，产生不同之抽样架构。
几种常用的育种方法比较
几种常用的育种方法比较（总结整理） 一、诱变育种： 诱变育种是指利用人工诱变的方法获得生物新品种的育种方法 原理：基因突变 方法：辐射诱变，激光、化学物质诱变，太空（辐射、失重）诱发变异→选择育成新品种 优点：能提高变异频率，加速育种过程，可大幅度改良某些性状；变异范围广。 缺点：有利变异少，须大量处理材料；诱变的方向和性质不能控制。改良数量性状效果较差。 二、杂交育种： 杂交育种是指利用具有不同基因组成的同种（或不同种）生物个体进行杂交，获得所需要的表现型类型的育种方法。其原理是基因重组。 方法：杂交→自交→选优 优点：能根据人的预见把位于两个生物体上的优良性状集于一身。 缺点：时间长，需及时发现优良性状。 三、单倍体育种： 单倍体育种是利用花药离体培养技术获得单倍体植株，再诱导其染色体加倍，从而获得所需要的纯系植株的育种方法。（主要是考虑到结合中学课本，经查阅相关资料无误。）其原理是染色体变异。优点是可大大缩短育种时间。 原理：染色体变异，组织培养 方法：选择亲本→有性杂交→F1产生的花粉离体培养获得单倍体植株→诱导染色体加倍获得可育纯合子→选择所需要的类型。 优点：明显缩短育种年限，加速育种进程。 缺点：技术较复杂，需与杂交育种结合，多限于植物。 四、多倍体育种： 原理：染色体变异（染色体加倍） 方法：秋水仙素处理萌发的种子或幼苗。 优点：可培育出自然界中没有的新品种，且培育出的植物器官大，产量高，营养丰富。缺点：只适于植物，结实率低。 五、细胞工程育种： 细胞工程育种是指用细胞融合的方法获得杂种细胞，利用细胞的全能性，用组织培养的方法培育杂种植株的方法。 原理：细胞的全能性 方法：（1）植物：去细胞壁→细胞融合→组织培养 （2）动物克隆：核移植→胚胎移植 优点：能克服远缘杂交的不亲和性，有目的地培育优良品种。动物体细胞克隆，可用于保存濒危物种、保持优良品种、挽救濒危动物、利用克隆动物相同的基因背景进行生物医学研究等。
几种控制方法比较
几种控制方法的性能比较 专业： 控制理论与控制工程 姓名： 周燕红 学号： 200930210690 摘要：本文对同一控制对象分别采用常规PID 控制，模糊控制和基于遗传算法的PID 控制进行仿真，并对仿真结果进行分析，从而得出各个控制方法的性能优劣。 关键字：常规PID ；模糊控制器；遗传算法 1 常规PID 控制 1.1 PID 控制原理 在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID 控制。模拟PID 控制系统原理框图如图1-1所示。系统由模拟PID 控制器和被控对象组成。 图1 PID 控制系统原理框图 简单说来，PID 控制器各校正环节的作用如下： （1） 比例环节：成比例的反应控制系统的偏差信号error(t)，偏差一旦差生，控制器立即 产生控制作用，以减小偏差。P K 越大，系统的响应速度越快，调节精度越高，但易产生超调，甚至会使系统不稳定。反之，若过小，则调节精度降低，响应速度缓慢，使系统的静态、动态性能变坏。 （2） 积分环节：主要用于消除稳态误差，提高系统的误差度。积分作用的强弱取决于积 分时间常数I T ，I T 越大，积分作用越弱，若过大将使系统稳态误差难以消除，影响系统调节精度。反之则越强，稳态误差消除越快，但过小，在响应过程初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调。 （3） 微分环节：反应偏差信号的变化趋势（变化速率），并能在偏差信号变得太大之前， 在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减少调节时间。微分作用的强弱取决于微分时间常数D T ，D T 越大，微分作用越强，但过大会使响应过程提前制动，而且会降低系统的抗干扰性能。 1.2衰减曲线法整定PID 参数 衰减曲线法是一种在经验凑试法基础上经过反复实验而得出的一种参数整定方法。可按过度过程达到4:1递减曲线法整定控制参数，也可按过度过程达到10:1递减曲线法整定控制参数。参数整定步骤： （1） 设置调节器积分时间Ti 为无穷大，微分时间常数为0，比例度为较大值，并将 系统投入运行。 （2） 系统稳定后，作设定值阶跃扰动，并观察响应。若系统衰减太快，则减小比例
抽样调查理论及方法[1]
抽样调查理论及方法 2008-3-4 11:53:33 来源：不详 一、抽样调查（Sampling Survey）意义 抽样调查为科学研究方法中重要技术之一，是指就所要研究的某特定现象之母群体中， 依随机原理抽取一部份作为样本（Sample），以为研究母群体（Population）之依据。将样 本研究结果，在抽样信赖水准内，推算母群体可能特性以为决策之参考。 抽样调查之优点： １．利用抽样技术及机率理论，可获得既定精确估计值，以代表母群体特征。 ２．节省调查人力，物力，时间及经费。 ３．经由少数优秀人员施予特殊训练及配合特殊设备，施行调查，可得较深入且正确调 查结果。 故在实地市场调查中，抽样调查为一不可或者之工具。 抽样调查基本目的乃在信息之搜集作成结论， 以供决策参考。 有效抽样调查应具有准则 有下： １．有效原则 抽样调查应该（１）符合调查目的之需要，（２）所获信息价值应超过所支付成本。 ２．可测量原则 抽样的正确程度必须能够测量，否则抽样调查就失去意义。 ３．简单原则 抽样调查必须保持简单性要求。俾使抽样调查顺利进行，以避免不必要之节外生枝。 二、抽样调查的基本术语 １ 母群体（Population） 在调查研究中，调查研究对象的集合体。调查台北市中学生，则在台北市上课之５４所 中学生总数，便是调查研究之母群体。 ２ 抽样架构（Sampling frame） 整体抽样单位的详细名单，以供抽样之用。例如以台北市医师为抽样单位，则台北市医 师公会名册，便是抽样架构。如果以学校班级为抽样单位，则学校６０班班级名册便是抽样 构架。 抽样架构有三种型态： 具体的抽样架构：每一个抽样单位名字皆列成表册，可以直接按表册名字抽取样本。 抽象的抽样架构：没有抽样单位之名册，只要符合调查之条件就有被抽样之可能。例如 在百货公司举行消费者抽样，随然没有抽样名册，但是抽样架构却冥冥中隐约出现。
蛋白互作几种方法比较
蛋白互作几种方法比较 IP与CO-IP的关系： IP就是用抗体把你要的蛋白免疫沉淀下来，然后去检测它。例如蛋白A在细胞内的蛋白量不同，或者有着不同的翻译后修饰，这是可以用A蛋白的抗体+prorein A beads来IP，从细胞中把A拉下,再用特异的抗体（如磷酸化，泛素化抗体）来检测A的变化。 co-ip的原理和IP是一样的，但是它检测的是和A相互作用的蛋白，也就是说用A的抗体把A拉下来后，用和A相互作用蛋白B的抗体去检测，来证明A和B之间的相互作用。就是说只要用A的抗体把B拉下来就能证明A和B之间有相互作用。 这种关系只能说是存在相互作用，但这种相互作用并不能确定是直接的还是间接的，也就是所也许是A与c作用，而B也和C作用，这样，用A的抗体可以把C拉下来，但同时C 又把B也拉下来了。要确定A和B之间直接的相互作用，你可以做体外的GST PULL DOWN 实验。 GST pull-down实验是一个行之有效的验证酵母双杂交系统的体外试验技术,近年来越来越受到广大学者的青睐。其基本原理是将靶蛋白-GST融合蛋白亲和固化在谷胱甘肽亲和树脂上,作为与目的蛋白亲和的支撑物,充当一种“诱饵蛋白”,目的蛋白溶液过柱,可从中捕获与之相互作用的“捕获蛋白”(目的蛋白),洗脱结合物后通过SDS-PAGE电泳分析,从而证实两种蛋白间的相互作用或筛选相应的目的蛋白,“诱饵蛋白”和“捕获蛋白”均可通过细胞裂解物、纯化的蛋白、表达系统以及体外转录翻译系统等方法获得。此方法简单易行,操作方便。（GST：谷胱甘肽巯基转移酶(glutathione S-transferase)） GST pull down 和 Coimmunoprecipitation关系问题 啥叫GST pull down , Coimmunoprecipitation呢? 学过生物的地球人都知道. 这是研究蛋白质相互作用的两种方法。 简单通俗的打个比方, GST pull down 就像把一男一女放在孤岛上, 除非蜂马牛不相及, 同类男女之间该发生的一般都会发生. 这种关系是直接的。 Coimmunoprecipitation, (Co-IP) 则是, 众里寻他千百度, 那人却在灯火阑珊处. 研究一群男女间的自由恋爱问题. 一个蛋白在本性上可以同时喜欢很多其他的蛋白, 但是最终还是会有个最喜欢的, 而在Co-ip中就能发现他的喜好. 这种关系可能是直接的, 也可能是间接的, 是更接近于东方的。 两个蛋白可能在生物体内素昧平生, 一个在头上, 一个在脚上. 也许两者之间或许很合辙, 生来却天各一方. 在GST pull down 的环境中, 他们可能相遇, 吸引在一起. 但在现实生活中, 这样的浪漫关系可能是不现实的. 脚上的蛋白若是跑到头上与情人幽会, 人就要出大问题. 还有的情况是, 两个蛋白即使独处在一起, 也可能不会互相吸引, 但是到了生物系统的大环境中, 在其他蛋白, 各种因素适当的辅助下, 却有可能形成稳定的搭档关系。
比较分数大小常用的几种方法
比较分数大小常用的几种方法 江苏省泗阳县李口中学沈正中 比较分数大小的方法有很多，通常采用的方法是先通分再比较它们的大小，这种方法叫“同分母法”。比较分数大小最基本的方法就是“同分母法”和“同分子法”。下面介绍几种比较分数大小的常用方法。 一、同分母法 先把分母不同的两个分数化成分母相同的两个分数，然后再根据“分母相同的两个分数，分子大的分数较大”进行比较。 【题1】 【解析】把原来两个分数的分母4和11的最小公倍数44作为两个新分数的分母，根据分数的基本性质可得：由此可知： 二、同分子法 先把分子不同的两个分数化成分子相同的两个分数，然后再根据“分子相同的两个分数，分母小的分数较大”进行比较。 【题2】 【解析】把原来两个分数的分子3和5的最小公倍数15作为两个新分数的分子，根据分数的基本性质可得：，，因为，所以。 二、化为小数法 先把两个分数化成小数，再进行比较。 【题3】 【解析】先把这两个分数化成小数，即由此可知：。
四、中间分数法 在要比较的两个分数之间，找一个中间分数，根据这两个分数和中间分数的大小关系，比较这两个分数的大小。 【题4】 【解析】根据两个分数的分子和分母的大小关系，把作为中间分数。可以很容易看出：所以。 五、差等法 根据两个分数特点，利用“若两个真分数的分子与分母的差相等，则分子与分母和较大的分数较大（或分母较大的分数较大）；若两个假分数的分子与分母的差相等，则分子与分母和较大的分数较小（或分母较大的分数较小）”比较两个分数的大小。 【题5】 【解析】这两个真分数的分子与分母的差都是1，因为 ，所以。 【题6】 【解析】这两个假分数的分子与分母的差都是4，因为 六、交叉相乘法 根据“若第一个分数的分子乘以第二个分数的分母相的积大于第一个分数的分母乘以第二个分数的分子的积，则第一个分数较大。否则第一个分数较小。”比较两个分数的大小。 【题7】 【解析】因为7×9 >12×5，所以。 七、比较倒数法 根据“倒数较小的分数较大，倒数较大的分数较小。”比较两个分数的大小。 【题8】
比较分数大小常用的几种方法-分数比较的方法之欧阳光明创编
比较分数大小常用的几种方法 欧阳光明（2021.03.07） 江苏省泗阳县李口中学沈正中 比较分数大小的方法有很多，通常采用的方法是先通分再比较它们的大小，这种方法叫“同分母法”。比较分数大小最基本的方法就是“同分母法”和“同分子法”。下面介绍几种比较分数大小的常用方法。 一、同分母法 先把分母不同的两个分数化成分母相同的两个分数，然后再根据“分母相同的两个分数，分子大的分数较大”进行比较。 【题1】 【解析】把原来两个分数的分母4和11的最小公倍数44作为两个新分数的分母，根据分数的基本性质可得：由此可知： 二、同分子法 先把分子不同的两个分数化成分子相同的两个分数，然后再根据“分子相同的两个分数，分母小的分数较大”进行比较。 【题2】 【解析】把原来两个分数的分子3和5的最小公倍数15作为两个新分数的分子，根据分数的基本性质可得：，，因为，所以。 二、化为小数法 先把两个分数化成小数，再进行比较。 【题3】 【解析】先把这两个分数化成小数，即由此可知：。 四、中间分数法
在要比较的两个分数之间，找一个中间分数，根据这两个分数和中间分数的大小关系，比较这两个分数的大小。 【题4】 【解析】根据两个分数的分子和分母的大小关系，把作为中间分数。可以很容易看出：所以。 五、差等法 根据两个分数特点，利用“若两个真分数的分子与分母的差相等，则分子与分母和较大的分数较大（或分母较大的分数较大）；若两个假分数的分子与分母的差相等，则分子与分母和较大的分数较小（或分母较大的分数较小）”比较两个分数的大小。 【题5】 【解析】这两个真分数的分子与分母的差都是1，因为 ，所以。 【题6】 【解析】这两个假分数的分子与分母的差都是4，因为 六、交叉相乘法 根据“若第一个分数的分子乘以第二个分数的分母相的积大于第一个分数的分母乘以第二个分数的分子的积，则第一个分数较大。否则第一个分数较小。”比较两个分数的大小。 【题7】 【解析】因为7×9 >12×5，所以。 七、比较倒数法 根据“倒数较小的分数较大，倒数较大的分数较小。”比较两个分数的大小。 【题8】 【解析】
抽样调查概述
第一章抽样调查概述 第一节抽样调查的意义和特点 抽样调查是现代统计调查中最常用的基本方法之一。 一、抽样调查的概念 关于抽样调查的定义大体上可以区分成广义和狭义两种，广义的抽样调查包括非概率抽样与概率抽样，狭义概念仅指概率抽样。 狭义的抽样调查是按照一定的程序和方法，从所要研究现象的总体中根据随机原则抽取一部分单位组成样本，通过对样本的调查，获得样本资料，计算出有关的样本指标（统计量），依一整套专门的方法据以对相应的总体指标（参数）作出估计和推算，并有效控制抽样误差的一种统计方法。 随机原则。①随机并非“随意”；②随机原则不等于等概率原则；③随机原则一般要求总体中每个单元均有一个非零的概率被抽中；④ 抽样概率对总体参数的估计有影响。 随机原则是抽样调查所必须遵循的基本原则。按随机原则抽样可以保证被抽中的单元在总体中均匀分布，不致出现系统性、倾向性偏差；在随机原则下，当抽样数目达到足够多时，样本就会遵从大数定律而呈正态分布，样本单位的标志值才具有代表性，其平均值才会接近总体平均值；按随机原则抽样，才可能实现计算和控制抽样误差的目的。 二、抽样调查的阶段划分与职业规范 由上述抽样调查的概念出发，我们可以将抽样调查工作的全过程 划分成三个不同的阶段 第一阶段为抽样设计阶段。
第二阶段为调查阶段。 第三阶段为数据处理和估计推断阶段。 在抽样调查中，首先，要注意尊重并保护被调查者的隐私权，调查结果只能用于综合分析，而不应给被调查者造成不必要的麻烦和伤害。其次，要诚实地分析调查资料，不能为得出某个事先期望的结论而随意地改动资料。第三，要做一个具有职业水平的工作者，做出来的东西既要有能让普通人看懂的主要信息，也要有能让专家看出其内涵的内容。第四，当从有些调查结果得不出好的结论时，应诚实地加以说明，而不应含糊其词。最后，抽样调查必须在国家法律法规所允许的范围内进行，不做违反社会公众利益的调查。 三、抽样调查的特点 首先，按随机原则抽选调查单位是抽样调查的一大特色。 其次，可以用样本资料推断总体资料是抽样调查的又一基本特征。 其三，抽样调查的速度快、周期短、精度高。 其四，在抽样推断之前可以计算和控制抽样误差。 其五，抽样技术灵活多样。 其六，抽样调查的应用十分广泛。 最后，同其他调查方式相比，抽样调查的技术性更强。 四、抽样调查的作用 抽样调查所依据的概率原理属于数理统计学的一个重要分支，也是现代统计学的基础。抽样的方法不仅对统计推断、统计检验以及统计决策等理论的发展产生了直接的影响，而且还构成了其他应用性学科如计量经济学、
几种投资方式的比较
几种投资方式的比较 1.银行存款： 银行存款安全性很高，流动性也高，效益性较差。尤其是现在处于银行利率水平最低的一个历史阶段，此方式在基金会的投资组合中所占的比例不能大。 2.信托存款： 按照规定金融信托投资机构可以吸收包括基金会的基金在内的1年期(含1年)以上的信托存款。其安全性乃基于金融机构的信誉，效益随市场利率水平变化。过去，信托存款一般比法定银行利率高许多。资金量大，利率可谈得更高些。但是，现在中国人民银行对高息揽存实行严格监管，大多数金融机构不再这样做，同时，信托投资公司又出现信誉危机，因此，信托存款至少在目前不是一种合适的投资方式。 3、证券投资 证券投资分为债券投资和股票投资两大类。 A、债券包括国债和企业债券，比较而言，国债发行量大，流通性好，信誉高。在所有的投资方式中，国债的安全性最高，收益比银行存款略高。可以说，国债是很适合于基金会的一种投资方式，应在基金会的资产组合中占一定比重，资金紧张时还可变现或以其作抵押获得贷款。上海证券交易所的国债回购业务，规定以全额的国债作抵押，实际上也是以交易所的信用作担保。在中国人民银行官员的眼中，它的风险与全国同业拆借和国债投资的风险没有区别。我认为，它的安全性比国债低，比信托存款高，流动性好，短期利率高。 B、股票投资，利润高，风险也高。基金会炒股是合法的，但目前似乎还不太合乎国情，有可能被人们看作是拿捐款去赌博。在国外不少基金会的投资结构中，股票投资占有较大比重，甚至超过50%。但是我们认为，发达国家的股票市场已是成熟稳定的市场，而我国股票市场是新兴的、不完善、不稳定的市场，相对而言风险很高，目前不适合基金会过深介入。新股认购不同于在二级市场炒股，自1996年以来利润高而风险小，是投资领域出现的一个特殊现象。为了促进国有大中型企业的改革和发展，我国将扩大股份制改革，新股的发行数量将会增加。据了解，有些基金会对新股认购方式已作了尝试，且效果不错，值得借鉴。不过，在具体操作上有个股东帐户的问题需斟酌。近几年，证券投资收益已成为许多信托投资公司重要的利润来源。 4.股权投资
比较常用的几种制冷的方法
比较常用的几种制冷的方法 1.1 液体汽化制冷 液体汽化制冷是利用液体汽化时的吸热效应而实现制冷的。在一定压力下液体汽化时，需要吸收热量，该热量称为液体的汽化潜热。液体所吸收的热量来自被冷却对象，使被冷却对象温度降低，或者使它维持低于环境温度的某一温度。 为了使上述过程得以连续进行，必须不断地将蒸气从容器（蒸发器）中抽走，再不断地将液体补充进去。由此可见，液体汽化制冷循环由液体工质低压下汽化、工质气体升压、高压气体液化、高压液体降压四个基本过程组成。 压缩式、吸收式、喷射式和吸附式制冷都属于液体汽化制冷方式。 1.1.1 压缩式制冷 压缩式制冷系统由压缩机、冷凝器、膨胀阀、蒸发器组成，用管道将其连成一个封闭的系统。工质在蒸发器内与被冷却对象发生热量交换，吸收被冷却对象的热量并汽化，产生的低压蒸气被压缩机吸人，压缩机消耗能量（通常是电能），将低压蒸气压缩到需要的高压后排出。压缩机排出的高温高压气态工质在冷凝器内被常温冷却介质(水或空气)冷却，凝结成高压液体。高压液体流经膨胀阀时节流，变成低压、低温湿蒸气，进入蒸发器，其中的低压液体在蒸发器中再次汽化制冷。 1.1.2 吸收式制冷 吸收式制冷是以热能为动力、利用溶液吸收和发生制冷剂蒸气的特性来完成循环的。吸收式制冷系统的主要部件 设该系统使用氨-水溶液为工作物质，则吸收器中充有氨水稀溶液，用它吸收氨蒸气。溶液吸收氨蒸气的过程是放热过程。因此，必须对吸收器进行冷却，否则随着温度的升高，吸收器将丧失吸收能力。吸收器中形成的氨水浓溶液用溶液泵提高压力后送入发生器。在发生器中，浓溶液被加热至沸腾。产生的蒸气先经过精馏，得到几乎是纯氨的蒸气，然后进入冷凝器。在发生器中形成的稀溶液通过热交换器返回吸收器。为了保持发生器和吸收器之间的压力差，在两者的连接管道上安装了节流阀5。在这一系统中，水为吸收剂，氨为吸收剂。 吸收式制冷的另外一种常见类型是以水为制冷剂，溴化锂水溶液为吸收剂的溴化锂吸收式制冷机，用于生产冷水，可供集中式空气调节使用，或者提供生产工艺需要的冷却用水。 吸收式制冷机消耗热能，可用多种不同品位的热能驱动。通常用1MPa（表压力）以下的蒸气或燃气、燃油为驱动热源。也可以利用温度在75℃以上的热水、废气等低品位余热驱动；还可以利用太阳能、地热等能源。因此，吸收式制冷易于实现能源的综合利用。 1.1.3 喷射式制冷 喷射式制冷以蒸气的压力能为驱动能源，用喷射器造成一个真空环境，使制冷剂在低温下蒸发而制冷。如图2-3所示，是一种开式循环的喷射式制冷原理图。从锅炉来的蒸气进入喷射器的喷嘴，在其中迅速膨胀，在喷嘴出口处达到很大速度并形成真空状态。由于高速气流的引射作用，将蒸发器内的蒸气不断抽吸出来，从而保持蒸发器的真空。在喷射器内，工作蒸
几种安全性分析方法的比较
对安全性分析的几种方法的比较 FMEA故障模式影响分析、FTA故障树分析； PFMEA过程失效模式及后果分析、HAZOP危险与可操作性分析、ZSA区域安全性分析、PHA初步危险分析。 区别： 一、PFMEA（Process Failure Mode and Effects Analysis）过程失效模式及后果分析 PFMEA是由负责制造/装配的工程师/小组主要采用的一种分析技术，用以最大限度地保证各种潜在的失效模式及其相关的起因/机理已得到充分的考虑和论述。 PFMEA的分析原理 PFMEA的分析原理如下所示，它包括以下几个关键步骤： （1）确定与工艺生产或产品制造过程相关的潜在失效模式与起因； （2）评价失效对产品质量和顾客的潜在影响； （3）找出减少失效发生或失效条件的过程控制变量，并制定纠正和预防措施； （4）编制潜在失效模式分级表，确保严重的失效模式得到优先控制； （5）跟踪控制措施的实施情况，更新失效模式分级表。 模式及后果分析 （1）“过程功能/要求”：是指被分析的过程或工艺。该过程或工艺可以是技术过程，如焊接、产品设计、软件代码编写等，也可以是管理过程，如计划编制、设计评审等。尽可能简单地说明该工艺过程或工序的目的，如果工艺过程包括许多具有不同失效模式的工序，那么可以把这些工序或要求作为独立过程列出； （2）“潜在的失效模式”：是指过程可能发生的不满足过程要求或设计意图的形式或
问题点，是对某具体工序不符合要求的描述。它可能是引起下一道工序的潜在失效模式，也可能是上一道工序失效模式的后果。典型的失效模式包括断裂、变形、安装调试不当等； （3）“失效后果”：是指失效模式对产品质量和顾客可能引发的不良影响，根据顾客可能注意到或经历的情况来描述失效后果，对最终使用者来说，失效的后果应一律用产品或系统的性能来阐述，如噪声、异味、不起作用等； （4）“严重性”：是潜在失效模式对顾客影响后果的严重程度，为了准确定义失效模式的不良影响，通常需要对每种失效模式的潜在影响进行评价并赋予分值，用1-10分表示，分值愈高则影响愈严重。“可能性”：是指具体的失效起因发生的概率，可能性的分级数着重在其含义而不是数值，通常也用1—10分来评估可能性的大小，分值愈高则出现机会愈大。“不易探测度”：是指在零部件离开制造工序或装备工位之前，发现失效起因过程缺陷的难易程度，评价指标也分为1—10级，得分愈高则愈难以被发现和检查出； （5）“失效的原因/机理”：是指失效是怎么发生的，并依据可以纠正或控制的原则来描述，针对每一个潜在的失效模式在尽可能广的范围内，列出每个可以想到的失效起因，如果起因对失效模式来说是唯一的，那么考虑过程就完成了。否则，还要在众多的起因中分析出根本原因，以便针对那些相关的因素采取纠正措施，典型的失效起因包括：焊接不正确、润滑不当、零件装错等； （6）“现行控制方法”：是对当前使用的、尽可能阻止失效模式的发生或是探测出将发生的失效模式的控制方法的描述。这些控制方法可以是物理过程控制方法，如使用防错卡具，或者管理过程控制方法，如采用统计过程控制（SPC）技术； （7）“风险级（RPN）”：是严重性、可能性和不易探测性三者的乘积。该数值愈大则表明这一潜在问题愈严重，愈应及时采取纠正措施，以便努力减少该值。在一般情况下，不管风险级的数值如何，当严重性高时，应予以特别注意；
抽样调查基础理论及其意义
1.抽样调查基础理论及其意义：大数定律、中心极限定理、误差分布理论、概率理论。 大数定律是统计抽样调查的基础理论，也给统计学中的大量观察法提供了理论和数学方面的依据；中心极限定理说明，用样本平均值差生的概率来代替从总体中直接抽出来的样本计算的抽取样本的概率，为抽样推断奠定了科学的理论基础；认识抽样调查及其分布的目的是希望所涉及的抽样方案所取得的大部分的估计量能较好的集中在总体指标的附近，通过计算抽样误差的极限死抽样误差被控制的状态；概率论作为数学的一个分支而引进统计学中，是统计学发展史上的重要事件。 2.抽样调查的特点：（1）、随机抽样（2）、以部分推断总体（3）、存在抽样误差，但可计算，控制（4）、速度快、周期短、精度高、费用低（5）、抽样技术灵活多样（6）、应用广泛。 3.样本可能数目及其意义：样本可能数目是指在容量为N的总体中抽取容量为n的样本时，所有可能被抽取中的不同样本的个数，用A表示。 意义：正确理解样本可能数目的概念，对于准确理解和把握抽样调查误差的计算，样本统计量的抽样分布、抽样估计的优良标准等一系列理论和方法问题都有十分重要的帮助。 4.影响抽样误差的因素：（1）抽样大小，抽样误差通常会随着样本量的大小而增减，在某些情况下，抽样误差与样本量大小的平方根成反比关系。（2）所研究的对象总体变异程度的大，一般而言，总体变异程度越大则抽样误差可能就越大。（3）抽样的方式方法，如放回抽样的误差大于不放回抽样的误差，各种不同抽样组织方式，也会有不同的抽烟误差。 在实际工作中，样本量和抽样方式方法的影响是可控制的，总体变异程度虽然不可以控制的，但却可以通过设计一些复杂的抽样技术而将其影响加以控制。 5.何谓分层抽样，简述分层抽样的意义 分层抽样是在概率抽样的前提下，按某种编制将总体划分为若干层，然互按随机原则对每层都进行抽样。分层抽样的效率高于简单随机抽样，可以计算子总体。 6.分层抽样的分层原则及其意义 在总体分层后，总体方差等于层内方差加上层间方差，据方差分析原理，在分层抽样的条件下，抽样误差仅与层内方差有关，和层间方差无关，因此从其组织形式上看所谓的分层抽样是先将总体分层，然后在每层中抽取样本，遵循扩大层间方差，缩小层间方差的原则对总体进行分层，就可以提高估计的精度。 7.分层抽样的局限性 分层抽样一般来说比简单随机抽样的精度要高，但若层的划分或样本量的分配不合理时，恩呢该会使分层随机抽样的精度比简单随机抽样要差。 8.简述分层抽样中总样本量的分配方法 内曼分配比例分配最优分配 9.怎样分层能提高精度 考虑分层标志的选择及其合理的确定层数。一般来说，增加层数能够提高估计的精度，同时考虑增加层数提高的精度和费用之间的平衡。即增加层数二降低量在精度上是否合算。10.简述比率估计提高抽样效率的条件 有相应的准确的辅助可以利用，推断的变量与辅助变量之间存在着相关关系，要求的样本量较大。 11.简述比率估计的应用条件 比估计是有偏估计，要求的样本量较大哦，研究变量与辅助变量之间有较好的相关关系。 12.从等概率抽样与不等概率的区别来分析进行简单抽样的有效性 当总体单元的差异不大时，进行简单随机抽样，即等概率抽样是有效的，但若总体单元之间的差异较大时，要用不等概率抽样。 13.简述不等概率抽样的主要优点
几种抽样调查方法比较
几种抽样调查方法比较 数理统计是用概率论的思想，方法去解决实际问题.在实际问题中出现的总的研究对象，我们称为总体，其分布一般是未知的，所以，首先要对总体进行抽样，以获取总体的有关信息——样本，再利用这些信息对总体进行分析.对于如何选取样本这个问题，经过人们不断的尝试、试验，渐渐地就有了“抽样论”，“试验设计”的发展.1895年，Kiaer在国际统计学（ISI）最早提出了“代表性抽样”的概念，后来经过Neyman、Hansen和Mahalanobis等人的杰出贡献，抽样调查理论与方法在过去的一百年间，已经取得了很大发展.从概率抽样方法的发展和完善到收集信息与控制误差方面日益复杂的方法的应用，抽样调查已经取得了很大的进步.特别是近几十年来，在实践中实施的大型调查所涌现出的关于抽样设计和数据分析的难题，更是推动了理论研究的发展. 在现实生活中，有很多实际问题将会用到数理统计的知识，它会有效地帮助我们分析和论证，从而得到我们需要的信息.为了更加有效地应用这些知识，就需要在总体中选取一个最合适的样本来为我们服务.从这个方面来说，样本的选取方法就成了一个至关重要的问题.只有找一个最简洁又具有代表性的样本，才能获得隐藏在数据背后的真相. 本文主要介绍抽样调查理论，以及抽样调查的几种方法，并通过举例子介绍对比这几种方法.最后，本文又对抽样调查的这几种方法做了简单的总结和比较，显示了抽样调查理论在我们的生活中无处不在的强大生命力. 一、基本概念 1.抽样调查.它是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法. 2.总体与样本.总体是我们所研究（调查）的对象的全体.例如在全国儿童情况调查中，全国所有0—14岁的儿童就构成调查的总体.调查的目的是为了得到有关这个总体的某些数据.例如全国儿童总数、每个年龄男女儿童的平均身高和平均体重等.这些有关总体的指标就是调查的目标量.如果进行一次对全国儿童的普查，对每个儿童都进行有关指标的调查，就可以获得这些总体目标量的数据，当然这实际上是很难做到的，为此我们按某种方法只从总体中抽取一部分进行调查，这一部分儿童就构成样本.根据这些样本数据就可以对总体目标量进行估计. 3.概率抽样.抽取样本是抽样调查中的一个重要方法.最常用且最科学的方法是进行概率抽样，也称随机抽样.其优点是能保证样本的代表性，避免人为的误差，而且它可以对抽样误差进行估计，从而可以获得估计的精度.为了抽样便利，使概率抽样能够实施，通常将总体划分成互不重叠且又穷尽的若干个部分，每个部分称为一个抽样单元. 4.误差与精度.抽样调查中有两类误差，一类是由于调查中获得的原始数据不正确，抽样框有缺陷，或在调查中由于种种原因无法得到按方案的全部样本数据等等，这类误差统称为非抽样误差；另一类误差是由于抽样引起的，即用样本估计总体所产生的误差，称为抽样误差.抽样误差通常用估计量的均方误差、标准差（或方差）等来表示.抽样误差越小，调查的精度就越高，精度的另一种表示方法是给出总体目标量的置信区间，即以一定的置信度（也用概率表示，例如95%）表示总体目标量落在一定的范围内.在相同的置信度下，置信区间长度愈短，精度就愈高.
抽样调查基本原理
第二章抽样调查基本原理 第一节有关基本概念 一、总体 总体也叫母体，它是所要认识对象的全体，是具有同一性质的许多单位的集合。组成总体的每个个体叫做单位。 总体可以是有限的，也可以是无限的。如果总体中所包含个体的数目为有限多个，则该总体就是有限总体，反之是无限总体。总体也可区分成计量总体(由测量值组成的)和计数总体(由品质特征组成的)。 在抽样以前，必须根据实际情况把总体划分成若干个互不重叠并且能组合成总体的部分，每个部分称为一个抽样单元，不论总体是否有限，总体中的抽样单元数一定是有限的，而且是已知的，因此说抽样调查的总体总是有限的。抽样单元又有大小之分，一个大的抽样单元可以分成若干个小的抽样单元，最小的抽样单元就是每一个个体。如一项全国性的调查，如果把省作为一级单元，则可以把县作为二级单元，乡作为三级单元，村作为四级单元等等。又如在流动人口抽样中，可以以居委会作为抽样单元，而在家计调查中，则以户为抽样单元。 总体应具备同质性、大量性和差异性的特征。在抽样调查中，通常将反映总体数量特征的综合指标称为总体参数。常见的总体参数主要有： 1.总体总和Y：例如全国人口数。 Y=∑y i=y1+y2+…+y N 2.总体均值Y：例如职工平均工资。 Y=Y/N=∑y i /N 3.总体比率R：是总体中两个不同指标的总和或均值的比值。如总收入与总支出之比。 R=Y/X=Y/X 4.总体比例P：是总体中具有某种特性的单元数目所占比重。如产品的合格率。 二、样本 样本是由从总体中所抽选出来的若干个抽样单元组成的集合体。抽样前，样本是一个n 维随机变量，属样本空间；抽样后，样本是一个n元数组，是样本空间的一个点。 样本是总体的缩影，是总体的代表。抽样的效果好不好，依赖于样本对总体是否有充分的代表性。样本的代表性愈强，用样本指标对总体全面特征的推断就愈精确，即推断的误差就愈小；反之，如果样本的代表性愈弱，推断的误差就愈大，推断结果就愈不可靠。 如何增强样本的代表性，使其能达到估计或推断的预期效果，就必须分析影响样本代表性的因素，以便加强控制。一般情况下，影响样本代表性的因素有以下几个方面： (1)总体标志值分布的离散程度。若总体标志值的分布很集中，即平均离散程度(标准差)很小，从中任抽部分单元做样本，样本特征很近似于总体特征，样本的代表性就强；反之，如果标志值的分布很分散，即平均离散程度很大，从中抽取样本单元的随机波动也很大，必将影响样本的代表性。 (2)抽样单元数的多少(或称样本容量的大小)。抽样单元数的多少，影响样本对总体的代表性。一般说来，样本容量以大为好，但要根据实际情况，以掌握适度为宜，要在保证一定可靠程度的情况下，尽可能满足及时性和经济性的要求，取得好的效益。 (3)抽样方法。抽样方法一般分为放回抽样和不放回抽样。放回抽样也叫重置抽样，或