1.某市欲调查该市个体商业户全年的销售额,利用工商管理局的资料确定调查的样本单元.该市有个体商业户 10000 户,准备抽取200户做实地调查.为提高精度采用二重分层方法.先在 10000 户中抽取 2000户,查阅各户的注册资金,按注册资金将这 2000 户分为5层,再从每层抽取 1/10的户实地调查.有关数据如下: 层 第一重样本量 第二重样本量 第二重样本年销量均值(万元) 5万元以下 1000 100 4.2 5~10万元 620 62 10.7 11~20万元 200 20 24.0 21~40万元 100 10 35.6 40万元以上 80 8 48.2 总计 2000 200 试估计该市全年个体商业户的销售总额
时间: 2024-02-26 20:56:17 浏览: 31
根据题目所给的数据,我们可以得到每个样本单元的加权平均数,再根据二重分层抽样的方法进行估计。
首先,计算每个分层中抽样单元的总数:
- 5万元以下:1000 × 1/10 = 100
- 5~10万元:620 × 1/10 = 62
- 11~20万元:200 × 1/10 = 20
- 21~40万元:100 × 1/10 = 10
- 40万元以上:80 × 1/10 = 8
然后,计算每个分层中抽样单元的加权平均数:
- 5万元以下:4.2 × 100 = 420
- 5~10万元:10.7 × 62 = 663.4
- 11~20万元:24.0 × 20 = 480
- 21~40万元:35.6 × 10 = 356
- 40万元以上:48.2 × 8 = 385.6
最后,将每个分层的加权平均数相加,得到总体的加权平均数:
420 + 663.4 + 480 + 356 + 385.6 = 2305
因此,该市全年个体商业户的销售总额的估计值为 2305 万元。
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如何按月份分层抽样调查某市的居民口罩消耗量
要按月份分层抽样调查某市的居民口罩消耗量,可以按照以下步骤进行:
1. 确定样本容量:首先需要确定要调查的总样本容量。这可以通过使用样本容量计算公式来计算。样本容量大小将取决于多种因素,如研究目的、精度要求、人口规模和研究资金等。
2. 列出月份:将一年的12个月份列出,然后确定每个月份需要调查的样本容量。为了保证抽样的随机性和代表性,可以使用随机数表或随机数生成器来确定每个月份的样本容量。
3. 抽取样本:使用抽样方法,例如简单随机抽样、系统抽样或分层抽样等方法,从每个月份中抽取样本。抽样时需要注意抽样过程的随机性和代表性,以保证研究结果的可靠性和有效性。
4. 收集数据:在抽样后,需要使用调查问卷、面访等方式收集数据。问卷应包含有关被调查者的一些基本信息,例如年龄、性别、受教育程度和职业等信息。此外,还需要问及被调查者口罩消耗量的相关问题。
5. 分析数据:在数据收集完成后,可以使用统计分析方法对数据进行分析。例如,可以计算每个月份的平均口罩消耗量,并比较不同月份之间的差异。还可以使用方差分析等方法来确定不同因素对口罩消耗量的影响。
6. 撰写报告:最后,根据分析结果编写报告,并对研究结论进行解释和说明。报告应该包含有关抽样方法、数据收集过程、数据分析方法和研究结论的详细信息。
利用构建的模型对test.csv中的样本进行预测
利用构建的模型对test.csv中的样本进行预测是一个重要的步骤,可以帮助我们评估模型在新数据上的表现。首先,我们需要加载test.csv中的样本数据,并进行预处理,确保数据的格式与训练模型时一致。接下来,我们将加载已经构建好的模型,这可以是机器学习模型、深度学习模型或者其他模型。
一旦模型和测试数据都准备好了,我们就可以开始对test.csv中的样本进行预测。对于不同类型的模型,预测的方法可能不同,但一般来说,我们会使用模型的predict()函数来对新数据进行预测。对于分类模型,我们会得到每个样本属于各个类别的概率或者直接的类别预测结果。对于回归模型,我们将得到每个样本的预测数值。
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