第2部分：分層隨機抽樣 目錄 第2部分：分層隨機抽樣 概述 簡單估計量 簡單估計量的性質 無偏性 方差 總值的相關推論 比例的相關推論 比率估計量 比率 ...

第5部分 不等概抽樣 目錄 第5部分 不等概抽樣 不等概抽樣 簡單的放回不等概抽樣 概述 HH統計量的期望、方差 HH統計量方差的無偏估計 放回不等概多階段抽樣 ...

簡單估計量 比率估計量 抽樣設計 概 ...

設計效應抽樣調查 證明與練習 證明部分 證明1 證明：對簡單隨機估計\(\bar{y}\)，有\({E}(\bar{y})=\bar{Y}\)，\({V}(\bar{y})=\dfrac{1-f}{N}S^2\)。 用\(a_i\)表示總體中\(Y_i\)入樣這一 ...

三階段抽樣 目錄 三階段抽樣 基本公式 等概率三階段抽樣 證明\(\bar{\bar{\bar y}}\)的無偏性 計算\(\bar{\bar{\bar y}}\)的方差 尋找\(\mathbb{D}(\bar{\bar ...

抽樣調查復習綱要 目錄 抽樣調查復習綱要 前置准備 如何估計參數 學習框架 簡單隨機抽樣 簡單估計 比率估計 回歸估計 分層隨機抽樣 ...

對於SQL 隨機抽樣我們常想到的就是newid()，但如果對於一個在百萬、千萬甚至更大海量數據表中抽樣的話，簡單的newid()，其性能，效率就不是很理想了。所以在這里有必要討論一下，擇優而用。 long_goods是一個百萬數據的表，Ctrl+L執行以下語句 ...

隨機抽樣，是統計學中常用的一種方法，它可以幫助我們從大量的數據中快速地構建出一組數據分析模型。在 Pandas 中，如果想要對數據集進行隨機抽樣，需要使用 sample() 函數。sample() 函數的語法格式如下： DataFrame.sample(n=None, frac=None ...