不放回样本追加策略下域的估计

本文研究了不放回追加策略,包括基本设计和域追加设计都为简单随机抽样、分层随机抽样情形下不放回样本追加时域的估计的问题。根据不同的抽样设计给出单元的一阶及二阶包含概率的具体计算公式,并构造总体总量和域总量的Horvitz—Thompson型估计,然后基于简单随机抽样的不放回追加抽样方案,给出总体单元的前两阶包含概率。及该方案在分层抽样下的推广,在有辅助信息可用时构造域总量的分层联合比估计,并给出其方差和方差估计公式,同时我们给出了模拟结果,从模拟结果可以看出,给出的方差估计是估计量方差的近似无偏估计。

域内不放回样本追加的性质分析

域内采取不放回样本追加,进行追加抽样,利用最终的总样本,通过计算域总体单元的一阶、二阶入样概率构造HT型估计,得到域总体目标参数的无偏估计及估计量方差的无偏估计。基于不放回简单随机抽样,在不同的追加样本量确定机制下,对相关问题进行较为全面的研究,并揭示出某些重要且优良的性质。

一种基于不放回抽样的图像混沌加密算法

针对现有基于混沌序列的图像加密算法的缺陷,提出一种基于不放回抽样的图像混沌加密算法。该算法采用可变模运算和间接地址映射技术,将混沌序列一对一、高度随机地转换为图像像素地址,实现图像的位置置乱和灰度扰乱加密。对混沌序列的分布无严格要求,使混沌序列的参数和初值可以作为密钥被使用。实验结果表明,与现有同类算法相比,该算法性能优越、运算速度快且易于实现。

在不放回抽样条件下总体均值的估计

本文证明了在不放回抽样条件下,样本平均数不仅是总体均值的无偏估计,而且还是相合估计。

一种可供选择的随机化调查方法(英文)

本文提出了一种新的随机化调查方法,Warner(1965)和Horvitz,Simmons(1967)随机化回答方法是本文方法的特殊情形.这一方法比Warner(1965)方法和Mangat(1990)方法更有效. 当考虑存在不真实回答时,在一定的条件下并且不损失对个体保护度和不增加调查成本的前提下,提出的方法优于Simmons(1967)方法和Sarjinder Singh(2000)方法.对简单随机不放回抽样,在总体非敏感属性个体比例未知的情况下,给出了两个子样本容量的最优配置.

如何运用SPSS软件进行简单随机抽样

鉴于目前没有运用SPSS软件做抽样分析的详细介绍,文章主要介绍运用SPSS的复杂样本模块进行简单随机抽样以及进行相应数据分析方法。

抽签原理在古典概率计算中的应用

在古典概率的计算中,若能恰当地运用"抽签原理",能达到简化运算的效果,而且也不容易出错。介绍了抽签原理在简化古典概率计算中的应用。

沃纳模型中的矩估计量及其方差

随机化回答技术由沃纳(Warner)在1965年提出,用于处理在社会调查中的敏感性问题.其抽样过程可分为4类:Ⅰ.人总体以及问题总体都采用放回抽样;Ⅱ.人总体采用不放回抽样而问题总体采用放回抽样;Ⅲ.总体采用放回抽样而问题总体采用不放回抽样;Ⅳ.人总体以及问题总体都采用不放回抽样.本文首先给出了沃纳模型中4种情形下参数的矩估计,然后给出了求估计量方差的一个新方法,该方法有别于沃纳以及以前研究者的方法,该方法更容易理解及更具一般性.

洪灾损失调查中必要样本容量的决定

(一) 概述由于防洪工程的经济效益主要体现在减免洪水造成的灾害上,因此,防洪工程效益计算的准确性主要取决于洪灾损失调查资料的代表性。也就是说,如何合理有效地取得洪灾损失的各项实际数据,是防洪效益计算中一个至关重要的问题。

“袋中取球”概率模型的解法及应用

本文阐述了概率论中"袋中取球"这一类问题的几种模型,并给出了其解法及应用。

概率模型在实际生活中的应用

概率模型是概率论与数理统计的基础,也是概率论的重点之一,有些复杂的概率模型是在解决实际问题的过程中归纳出来的,反之,也有不少的概率模型可以用于实际中,以解决我们在生活中遇到的分配问题、公平问题等,本文介绍了四个模型及其在实际生活中的应用。

运用抽样调查方法提高统计数据质量

统计数据是政府宏观决策和企业微观决策的基础和依据，数据质量高低直接影响着统计的信息、咨询、监督三大职能的发挥。当前统计数据质量下降已引起了全社会的广泛关注。本文就如何运用抽样调查方法来提高统计数据质量谈点认识。抽样调查是一种非全面统计调查方式，它是按...

浅谈条件概率的教学

条件概率是概率论中一个重要的也是难以理解的概念,笔者认为使学生能深刻理解熟炼掌握并能灵活运用条件概率是搞好概率论教学的重要环节之一,现将在教学中的点滴体会就教于读者。1.条件概率的引出:首先并不介绍条件概率的定义。

解概率题典型错误及根源分析

高中数学新教材第二册中增加了概率的内容。本文试图就学生易犯错误类型作些总结,供读者参考。类型一:"非等可能"与"等可能"混同。例1掷两枚骰子,求事件A为出现的点数之和等于3的概率。错解:掷两枚骰子出现的点数之和的可能数值为{2,3,4,…,12},有利于事件A的结果只有3,故P(A)=1、11分析:P(A)=有利于事件A的基本事件数/基本事件的总数当所述的试验结果是等可能性时才成立,而错解中确定的事件(和的值)不是等可能性的。

概率题错解分类剖析

概率问题题型较多,解法灵活,不少同学在解题过程中因概念不清、忽视条件、考虑不周等原因导致思维混乱,最终导致解题失误.本文就概率问题中的常见错误进行成因诊断,下面进行分类举例说明： 类型一：＂非等可能＂与＂等可能＂的混淆 例1 掷两枚骰子,求所得的点数之和为6的概率. 错解 掷两枚骰子出现的点数之和2,3,4,…,12共11种基本事件,所以概率为P=1/11.

高考前的“唠叨”(下)

44.空间向量。 （1）用空间向量求角的方法和步骤。 ①异面直线所成的角。 若异面直线l1和l2的方向向量分别为v1和v2,l1和l1所成的角为θ,则cosθ=｜cos〈v1,v2〉｜。 ②直线和平面所成的角（这里研究直线和平面不垂直时的情形）。 方法1：分别求出直线和它在平面内的＂射影直线＂的方向向量,转化为求两条直线的方向向量的夹角（或其补角）。

概率难点分析

概率一直是近几年高考热点,由于没有排列组合知识作为基础,学生学习起来有一定困难,下面就概率几个方面的问题作一下分析:难点一古典概型中基本事件的等可能性问题对于古典概型来说,关键点就是要求基本事件的等可能性。