重抽样方法的简单例子

Ⅰ 什么是双重抽样

双重抽样，又称二重抽样、复式抽样，相关抽样法。是指在抽样时分两次抽取样本的一种抽样方式。
双重抽双重抽样的主要作用是提高抽样效率、节约调查经费。

双重抽样的应用
双重抽其具体步骤为：
首先抽取一个初步样本，并搜取一些简单项目以获得有关总体的信息；
然后，在此基础上再进行深入抽样。在实际运用中，双重抽样可以推广为多重抽样。

做一次随机抽样，调查y 和x两种性状，从中求出y 依x 的回归方程。这个样本容量 n 不一定很大，但希望x 和y 有较大的幅度。

如：若所要调查的性状y是不易观察测定，甚至对观察材料要破坏后方能测定的，而试验又不容许将材料破坏，这时可以利用和所要调查的性状有密切相关关系的另一便于测定的性状x进行间接的抽样调查，按确定的相关关系从x的调查结果推算y 的结果。
或对总体进行x的抽样调查，设样本容量为m，按以上建立的回归关系从推算
的标准为
的近似式：
采用双重抽样法，必须注意 y 和 x 两性状间不但要有显着相关，而且须有高程度显着相关，才能获得比较准确的结果，所以在建立回归方程时要检验其相关系数的大小及显着性。

Ⅱ 抽样调查和重点调查的主要区别是什么

抽样调查和重点调查的主要区别是：选取调查单位的方法不同。

重点调查是在调查对象中选择一部分重点单位进行调查的方法；而抽样调查中的样本是随机的。重点调查是为了了解现象总体的基本情况；抽样调查的目的在于以样本量来推断总体总量。重点调查适用于部分单位能比较集中地反映所研究的项目或指标的场合；抽样调查最适合于不能或很难进行的全面调查。

举例说明：

1、想了解全国青少年最喜欢的歌手是谁，可以用抽样调查。

2、想了解为何股工业互联网增长的原因，可以用重点调查（总体情况已知）。

Ⅲ 重抽样方法

重抽样方法，特别是自助法，对于线性回归模型系数的精度估计具有显着优势。它不依赖于常规线性回归模型的假设，如线性关系、随机干扰项的特定特性，以及数据分布的均匀性。以下是自助法的一些特点：

1. 自助法通过重新抽样数据，每次选取一个不同的子集，来计算模型参数，这种方法不局限于常规的线性假设。这使得它在处理非线性关系或误差条件不完全满足的情况下，能提供更准确的系数标准误差估计。

2. 在线性模型的估计中，如RSS（残差平方和）的估计，通常依赖于模型的正确性。然而，自助法通过反复模拟，消除了这些依赖，为系数的精确性提供了更为稳健的估计。

3. 自助法假设数据中的Xi（自变量）是固定的，误差的波动性是模型估计的主要来源。它通过计算基于这些重新抽样数据的统计量，避免了假设误差项具有特定性质带来的偏差。

总的来说，自助法作为一种非参数方法，显着提高了线性回归模型中系数估计的精度，特别是在模型假设条件不完全满足的情况下，具有显着优势。与传统的summary函数相比，它提供了更为可靠的结果。