简介:域估计是抽样调查的研究热点之一,其核心问题是样本量问题。在实践中,域包含计划域和非计划域,若为计划域,兼顾总体和域的估计精度的抽样设计方案更有效,其中关键是域样本量分配问题。域样本量的研究方法主要有5种,包含传统的比例、最优、内曼、等量分配方法和Power分配方法。通过使用中国家庭追踪调查数据对5种方法进行比较研究。研究表明,比例、最优、内曼分配方法有助于提高总体的估计精度,当总样本量较小时,无法兼顾域的估计精度;等量分配方法能提高域的估计精度,便于域之间的比较,但降低了总体的估计精度;Power分配方法虽然略微降低了总体的估计精度,却显著提高了域的估计精度,是兼顾总体和域的估计精度的样本分配方法。
简介:摘要:笔者在进行概率统计课程教学的过程中,发现学生对古典概率题的解答,计算往往十分繁杂。特别在计算中常常会用到排列组合的计算公式,计算量大不说,而且容易出错。但只要我们充分掌握了对古典概率的要求,在解题时只要能选取适当的样本空间,复杂的排列组合计算也是可以避免的。关键词:古典概率样本空间巧解在解答古典概率题时,首先要计算样本空间Ω的样本点数即基本事件数n和某一事件A的有利事件数m,这样就可以计算出事件A发生的概率为P(A)=。这个看似简单的公式,但我们往往会计算很复杂,而且在计算中常常会用到排列组合的公式计算,就会使一些问题的计算量很大,容易计算错误,而功亏一篑。