抽签法，统计中的抽签法把纸片抽出后不把纸片放回可以保证继续抽的时

来源：整理时间：2023-09-23 19:27:53 编辑：运气王手机版

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1，统计中的抽签法把纸片抽出后不把纸片放回可以保证继续抽的时
2，急需简单随机抽样法中的抽签法和随机数法的介绍
3，抽签法中确保样本代表性的关键是
4，抽签法中确保样本代表性的关键是什么
5，高中数学统计中的抽样方法有哪些各有何优势
6，谁知道随机数法和抽签法的区别是什么

1，统计中的抽签法把纸片抽出后不把纸片放回可以保证继续抽的时

排除了抽签顺序的影响

水满则溢，无水则空。

统计中的抽签法把纸片抽出后不把纸片放回可以保证继续抽的时

2，急需简单随机抽样法中的抽签法和随机数法的介绍

抽签法：将调查总体的每个单位编号，采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本的一种方法。随机数是专门的随机试验的结果。就是利用随机号码表抽取样本的方法。

急需简单随机抽样法中的抽签法和随机数法的介绍

3，抽签法中确保样本代表性的关键是

答案B抽样方法的各个环节的数学意义．逐一抽取、抽取不放回是简单随机抽样的特点，但不是确保代表性的关键，一次抽取与有放回抽取(个体被重复取出可不算再放回)也不影响样本的代表性，制签也一样，故选A

抽签法中确保样本代表性的关键是：搅拌均匀利用抽签法抽取样本时，如果搅拌不均匀，就很难保证每个个体入选样本的可能性相等。抽签法是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本的一种方法。应用于总体容量比较大的事务。由于简单易实施，应用非常广泛。抽签法又称“抓阄法”。它是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。一般地，抽签法就是把总体中的n个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取n次，就得到一个容量为n的样本。步骤: 1、把总体中的n个个体编号。 2、把号码写在号签上，将号签放在一个容器中搅拌均匀。 3、每次从中抽取一个号签，连续不放回抽取n次。 4、将取出的n个号签上所对应的n个个体取出，就得到一个容量为n的样本。

抽签法中确保样本代表性的关键是

4，抽签法中确保样本代表性的关键是什么

抽签法中确保样本代表性的关键是：搅拌均匀利用抽签法抽取样本时，如果搅拌不均匀，就很难保证每个个体入选样本的可能性相等。抽签法是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本的一种方法。应用于总体容量比较大的事务。由于简单易实施，应用非常广泛。抽签法又称“抓阄法”。它是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。一般地，抽签法就是把总体中的N个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取n次，就得到一个容量为n的样本。步骤:1、把总体中的N个个体编号。2、把号码写在号签上，将号签放在一个容器中搅拌均匀。3、每次从中抽取一个号签，连续不放回抽取n次。4、将取出的n个号签上所对应的n个个体取出，就得到一个容量为n的样本。

答案b抽样方法的各个环节的数学意义．逐一抽取、抽取不放回是简单随机抽样的特点，但不是确保代表性的关键，一次抽取与有放回抽取(个体被重复取出可不算再放回)也不影响样本的代表性，制签也一样，故选a

搅拌均匀

5，高中数学统计中的抽样方法有哪些各有何优势

1、简单随机抽样优点：当总体内观察单位数与样本例数都不大时拥有实施，均数及其标准误的计算也比较简单。2、分层抽样优点：易于理解、简单易行。容易得到一个按比例分配的样本。3、系统抽样优点：由于分层后各层内的个体同质性质增强，使得抽样误差比较小。4、整群抽样优点：便于组织，节省人力、物力、时间，容易控制调查质量。分层抽样法各层样本数的确定方法1、分层定比。即各层样本数与该层总体数的比值相等。例如，样本大小n=50，总体N=500，则n/N=0.1 即为样本比例，每层均按这个比例确定该层样本数。2、奈曼法。即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。3、非比例分配法。当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时，为使该层的特征在样本中得到足够的反映，可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。但这样做会增加推论的复杂性。

简单随机抽样：适用总体中的个体个数较少系统抽样：适用总体中的个体个数较多分层抽样：适用总体由差异明显的几部分组成

简单随机抽样方法简单易行，适用于总体中的个数不多时。当总体中的个体数较多时，将总体“搅拌均匀”就比较困难，用简单随机抽样方法产生的样本代表性差的可能性很大）二. 分层抽样主要特征分层按比例抽样，主要使用于总体中的个体有明显差异。共同点：每个个体被抽到的概率都相等N/M。此抽样方法较简便易行，且具有代表性三. 系统抽样当总体中的个体数较多时，采用简单随机抽样显得较为费事。但最为准确

1)简单随机抽样简单随机抽样指“从含有N个个体的总体中抽取几个个体，使包含有凡个个体的所有可能的组合被抽取的可能性都相等”。简单好用2)分层随机抽样如果一个批是由质量明显差异的几个部分所组成，则可将其分为若干层，使层内的质量较为均匀，而层间的差异较为明显。从各层中按一定的比例随机抽样，即称为分层按比例抽样。对有差异的个体抽样，真实性较好。3)系统随机抽样如果一个批的产品可按一定的顺序排列，并可将其分为数量相当的几个部分，此时，从每个部分按简单随机抽样方法确定的相同位置，各抽取一个单位产品构成一个样本，这种抽样方法称为系统随机抽样。个体较多时，这种方法较好。

1、简单随机抽样，简单随机抽样常用的方法：（1）抽签法；（2）随机数表法；于总体和抽取样本较少时； 2、系统抽样，用于总体较多时； 3、分层抽样，有明显的分层（类别）时。

6，谁知道随机数法和抽签法的区别是什么

注：①每个个体被抽到的概率为；②常用的简单随机抽样方法有：抽签法；随机数法。⑵系统抽样：当总体个数较多时，可将总体均衡的分成几个部分，然后按照预先制定的规则，从每一个部分抽取一个个体，得到所需样本，这种抽样方法叫系统抽样。注：步骤：①编号；②分段；③在第一段采用简单随机抽样方法确定其时个体编号；④按预先制定的规则抽取样本。⑶分层抽样：当已知总体有差异比较明显的几部分组成时，为使样本更充分的反映总体的情况，将总体分成几部分，然后按照各部分占总体的比例进行抽样，这种抽样叫分层抽样。注：每个部分所抽取的样本个体数=该部分个体数 2．总体特征数的估计：⑴样本平均数；⑵样本方差；⑶样本标准差 = ；3．相关系数（判定两个变量线性相关性）：注：⑴ >0时，变量正相关； <0时，变量负相关；⑵① 越接近于1，两个变量的线性相关性越强；② 接近于0时，两个变量之间几乎不存在线性相关关系。4．回归分析中回归效果的判定：⑴总偏差平方和： ⑵残差：；⑶残差平方和：；⑷回归平方和：－；⑸相关指数。注：① 得知越大，说明残差平方和越小，则模型拟合效果越好；② 越接近于1，，则回归效果越好。5．独立性检验（分类变量关系）：随机变量越大，说明两个分类变量，关系越强，反之，越弱。十、导数1．导数的意义：曲线在该点处的切线的斜率（几何意义）、瞬时速度、边际成本（成本为因变量、产量为自变量的函数的导数）．，（C为常数），，．2．多项式函数的导数与函数的单调性：在一个区间上（个别点取等号）在此区间上为增函数．在一个区间上（个别点取等号）在此区间上为减函数．3．导数与极值、导数与最值：（1）函数在处有且“左正右负” 在处取极大值；函数在处有且“左负右正” 在处取极小值．注意：①在处有是函数在处取极值的必要非充分条件．②求函数极值的方法：先找定义域，再求导，找出定义域的分界点，列表求出极值．特别是给出函数极大（小）值的条件，一定要既考虑，又要考虑验“左正右负”（“左负右正”）的转化，否则条件没有用完，这一点一定要切记．③单调性与最值（极值）的研究要注意列表！（2）函数在一闭区间上的最大值是此函数在此区间上的极大值与其端点值中的“最大值”；函数在一闭区间上的最小值是此函数在此区间上的极小值与其端点值中的“最小值”；注意：利用导数求最值的步骤：先找定义域再求出导数为0及导数不存在的的点，然后比较定义域的端点值和导数为0的点对应函数值的大小，其中最大的就是最大值，最小就为最小值．4．应用导数求曲线的切线方程，要以“切点坐标”为桥梁，注意题目中是“处L”还是“过L”，对“二次抛物线”过抛物线上一点的切线抛物线上该点处的切线，但对“三次曲线”过其上一点的切线包含两条，其中一条是该点处的切线，另一条是与曲线相交于该点．5．注意应用函数的导数，考察函数单调性、最值（极值），研究函数的性态，数形结合解决方程不等式等相关问题．十一、概率、统计、算法第十六部分理科选修部分1．排列、组合和二项式定理⑴排列数公式: =n(n-1)(n-2)…(n-m＋1)= (m≤n,m、n∈N*),当m=n时为全排列 =n(n-1)(n-2)…3.2.1=n!;⑵组合数公式：（m≤n）, ；⑶组合数性质：；⑷二项式定理： ①通项： ②注意二项式系数与系数的区别；⑸二项式系数的性质：①与首末两端等距离的二项式系数相等；②若n为偶数，中间一项（第＋1项）二项式系数最大；若n为奇数，中间两项（第和＋1项）二项式系数最大；③ (6)求二项展开式各项系数和或奇（偶）数项系数和时，注意运用赋值法。