不放回抽样，抽样安排---对被抽到的单位登记后不再放回总体的 抽样方法。不放回抽样与放回抽样比较，每次抽样的条件是不同 的，前一次的抽取结果会对后一次的抽取产生影响，统计中称这 样的抽样为相互不独立的试验。
注意：二种方法都遵循了“等机会原则”
2020/10/10
统计学院
8
第六章 抽样和抽样分布
二、简单随机抽样
简单随机抽样也称为纯随机抽样。它是对总体单位 不做任何分类或排队，直接从总体中按“随机原则”抽 取样本单位的调查方式。
其样本抽取过程按总体为有限和无限的不同加以区别
1、有限总体抽样
从容量为N的有限总体中进行抽样，如果容量为n的每个 可能样本被抽到的可能性相等，则称被抽的样本为简单 随机样本。
2020/10/10
统计学院
6
第六章 抽样和抽样分布
STAT
2、总体参数和样本统计量
根据全及总体各单位变量值计算的反映全及总体某数量 特征的综合指标，由于全及总体唯一确定，故称总体参
数。如上例中的
根据样本总体各单位变量值计算的反映样本总体某数量 特征的综合指标，由于样本总体不具惟一性，故称为样 本统计量，它是一个随机变量。
统计学院
9
第六章 抽样和抽样分布
为了便于抽取样本单位，一般在明确抽样框的条件下， 对总体的每个单位都要编号，然后用抽签式或利用《随 机数字表》进行抽取。
例如：N=500 n=10 编码从1-500号
在随机数表中随意点二个数字，得到54-50=4行，34列。 则选取的号码从这个被选中的数开始，由于500是个三 位数，则小于500的连续三位数即为中选号码。见表中 所示。
如上例中的100头肉猪的平均每头毛重(95.5kg)
2020/10/10
统计学院
7
第六章 抽样和抽样分布
3、放回抽样与不放回抽样 从全及总体中抽取样本有两种方法——放回抽样和不放回 抽样。
放回抽样，抽样安排---对每次被抽到的单位经登记后再放回总体 ，重新参与下一次抽选的抽样方法。在每次的抽取中样本单位被 抽中的概率都等于统计中称这样的抽样为相互独立的试验。
作为公司营销部负责人来说，他必须思考怎样去采集汽车生
产厂家的这些经济机密数据？获得这些数据后，应采用什么方法 作数据分析与推断。这必然会用到统计推断的知识。
2020/10/10
统计学院
2
第六章 抽样和抽样分布
从这一章开始便进入推断统计学的学习内容，它会节省人们 的时间和财物来达到认识对象的最佳限度。
2020/10/10
统计学院
10
第六章 抽样和抽样分布
随机数字表
9745238942 3489962435 1287087765 7077434431 9424252386
1276465909 9866332890 2136217721 1422890012 4879903443
9874763642 8036522364 9878764346 0874321123 2177609554
头毛重(设为 )，如果将每头肉猪过称去称而获取数据将是不
合算的。我们可以按照“等机会原则” 从中抽出100头称其重量，
计算出这100头猪的平均毛重(假定平均每头95.5kg)，以达到我们 期望的目的。
本例中所抽出的100头肉猪组成的总体，则称为样本总体，它是 指在统计抽样中按照“等机会原则” 从全及总体的N(10000)中 抽出的部分单位(每个单位称作样本单位)所组成的整体，简称样 本，又称子样。一般样本总体的单位总数用n(100)表示，称作样 本容量。样本总体则不具惟一性，它的可能个数与N、n及抽样 方法有关。通常n<30称为小样本，n>30称为大样本，在抽样调 查中取大或小样本会直接影响到抽样分布的特征。
第六章 抽样和抽样分布
STAT
本章重点: 1、简单随机抽样；
2、 x 的抽样分布；
3、 p 的抽样分布； 4、其他组织形式的抽样；
5、正态分布原理。 本章难点: 抽样分布原理。
2020/10/10
统计学院
1
第六章 抽样和抽样分布
统计实例（Statistics in Practice）
我国某家用电器公司是国内空调最大的生产厂家之一，2004 年时其空调年销售就已达到700万台，销售额为120亿元。这家低 调、在外界看来有些神秘的家电企业，尽管不作声张，极少炒作 ，甚至喊出“不想做行业老大”的话，之后3年来却成长势头迅 猛，增长率一直40%以上，赢利率极高。这背后的原因在于美的 较早就开始了提升企业竞争能力。为了避免当今家用电器行业低 价利薄的局面，实现多条腿走路，以在新一轮竞争中保持优势， 该电器集团决策人又提出了进军汽车行业的战略目标。为此他要 求公司营销部对国际国内各大汽车生产厂家生产能力、销售额、 营利能力、市场占有率等方面作调查分析。
2020/10/10
统计学院
3
第六章 抽样和抽样分布
STAT
第一节 抽样及抽样组织形式 [例] 某养猪场共有存栏肉猪10000头，现欲了解这批肉猪平 均每头毛重，如果将每头肉猪都过称去称而获取数据将是 不合算的。我们可以按照“等机会原则” 从中抽出100头 肉猪称其重量，计算这100头猪的平均每头毛重，以达到我 们期望的目的。
现实世界包含的素材集合非常庞大，从中提取需要的信息 非常困难。如： •选民人数：每个候选人的支持率是多少？ •产品：不合格率是多少？ •环境：污染程度如何？ •市场：品种、价格、质量状况、购买力等情况的了解。
在这一章里，你将会了解到样本是怎样抽取的，样本统计 量是怎样分布的，如何根据样本统计量对总体参数做估计。
本例中存栏肉猪10000头组成的总体，则ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ为全及总体， 它是指在统计抽样中所要了解的研究对象整体，又称为母 体，当我确定了研究目标时，它具有惟一性。一般全及总 体的单位总数用N表示，称作总体容量。
2020/10/10
统计学院
4
第六章 抽样和抽样分布
STAT
[例] 某养猪场共有存栏肉猪10000头，现欲了解这批肉猪平均每
2020/10/10
统计学院
5
第六章 抽样和抽样分布
一、统计抽样的几个基本概念 1、全及总体和样本总体
全及总体：研究对象全体，又称母体。容量用N表 示。具备惟一性。
样本总体：按随机原则从总体中抽出的部分单位的 全体，简称样本，被抽出的每个单位称样本单位。容 量用n表示。样本不具惟一性。
2020/10/10