说明“不等概率抽样”与“非概率抽样”定义的区别
时间: 2023-08-08 09:05:06 浏览: 56
不等概率抽样和非概率抽样都是抽样方法,但它们的定义和区别如下:
1. 不等概率抽样:在不等概率抽样中,每个样本被选中的概率不同。这意味着一些样本被选中的概率更大,而另一些样本被选中的概率更小。不等概率抽样方法包括系统抽样、分层抽样和整群抽样等。
2. 非概率抽样:在非概率抽样中,每个样本被选中的概率是未知的或不相等的。这意味着无法确定每个样本被选中的概率,并且无法保证样本能够代表总体。非概率抽样方法包括方便抽样、判断抽样和比例抽样等。
因此,不等概率抽样和非概率抽样的区别在于样本被选中的概率是否相等和是否能够保证样本代表总体。
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设计案例,应用代码法和Lahiri法两种方法实施PPS不等概率抽样
PPS(Probability Proportional to Size)不等概率抽样是一种抽样方法,其中每个样本的选择概率与该样本的大小成比例。在这里,我们将介绍如何使用应用代码法和Lahiri法两种方法实施PPS不等概率抽样。
应用代码法:
1. 计算总体大小(N)和样本大小(n)。
2. 对每个单位赋予一个编号,从1到N。
3. 按编号顺序排序所有单位。
4. 计算总体大小的比例因子(K):K = N / Σ单位大小。
5. 计算每个单位的选择概率(pi):pi = K * 单位大小。
6. 使用随机数生成器从1到N之间选取n个整数,这些整数对应于样本中的n个单位。
7. 根据这些整数选择样本。
Lahiri法:
1. 计算总体大小(N)和样本大小(n)。
2. 对每个单位赋予一个编号,从1到N。
3. 按编号顺序排序所有单位。
4. 计算总体大小的比例因子(K):K = N / Σ单位大小。
5. 计算每个单位的选择概率(pi):pi = K * 单位大小。
6. 计算一个累积概率列表,其中第i个元素为Σpi(j),其中j ≤ i。
7. 从0到1之间生成n个随机数。
8. 对于每个随机数,使用二分查找在累积概率列表中找到对应的位置,并选择该位置对应的单位。
下面是Python代码示例,用于实现PPS不等概率抽样的应用代码法和Lahiri法两种方法:
```python
import random
def pps_sampling_application_code(population, n):
N = len(population)
units = sorted(population, key=lambda x: x["size"])
K = N / sum(unit["size"] for unit in units)
probabilities = [unit["size"] * K for unit in units]
samples = random.sample(range(N), n)
return [units[i] for i in samples]
def pps_sampling_lahiri(population, n):
N = len(population)
units = sorted(population, key=lambda x: x["size"])
K = N / sum(unit["size"] for unit in units)
probabilities = [unit["size"] * K for unit in units]
cumulative_probabilities = [sum(probabilities[:i+1]) for i in range(N)]
samples = []
for i in range(n):
r = random.random()
left, right = 0, N - 1
while left < right:
mid = (left + right) // 2
if cumulative_probabilities[mid] < r:
left = mid + 1
else:
right = mid
samples.append(units[right])
return samples
```
这两种方法都需要将总体中的每个单位表示为一个带有“size”键的字典。函数pps_sampling_application_code和pps_sampling_lahiri都采用一个population列表和一个n参数,分别表示总体和样本大小。
matlab 不等间隔抽样
Matlab中的不等间隔抽样是指在一组数据中,数据点之间的间隔不相等的情况下进行采样。根据引用,在不等间隔抽样中,如果ISEXP为FALSE,则数据点会随机分布在N个间隔中,并且它们具有相同的宽度。如果ISEXP为TRUE,则间隔的对数具有相同的宽度。在Matlab中,可以使用interp1函数进行不等间隔抽样,该函数可以根据给定的数据点和间隔进行插值计算,从而得到不等间隔抽样的结果。例如,可以使用引用中的代码生成一组数据点,然后使用interp1函数进行不等间隔抽样。同时,可以使用引用中的minSeg函数来查找数据点之间的最小间隔。