R软件实现分层随机抽样与参数估计教程

本文主要探讨了如何在R软件环境下实施分层随机抽样方法，这是一种常见的统计抽样技术，特别是在大规模或复杂数据集中的应用。首先，作者强调了抽样调查通常包含样本选择和总体参数估计两个关键步骤，R软件通过sampling和survey包提供了强大的工具支持。 在完整抽样框的情况下，即我们拥有所有总体单元的信息，文章详细介绍了如何利用R进行分层抽样，包括如何根据预先划分的层次独立抽取样本，并利用各层样本的大小进行权重计算，从而估计总体参数。这种方法确保了样本的代表性，使得总体参数的估计更为精确。 然而，现实中的情况可能并非总是完整抽样框，可能存在缺失数据或者无法获取某些单元的信息。这时，文章特别关注了非完整抽样框的情况，即仅凭样本数据而非整个抽样框。在这种情况下，作者展示了如何利用R软件进行处理，即使在样本数据受限的情况下，依然可以利用样本估计总体参数，例如通过估计填补缺失值或采用适当的抽样策略来推断未观察到的单元。 文中还提到了两个资助项目，表明了作者的研究背景和目标，即提升广西高校中青年教师的基础能力，以及推动河池学院课程教学模式的改革。两位作者分别作为讲师和副教授，他们的研究方向分别是抽样调查与数据分析和应用数学，这为文章的专业性和实用性提供了坚实的支持。 这篇文章不仅介绍了分层随机抽样的基本理论，还结合R软件的实际操作，为读者提供了一种实用的教学方法，帮助学生深入理解和掌握这一统计方法，特别是针对非完整抽样框问题的解决方案。这对于学习者在实际工作中运用R软件进行数据处理和分析具有重要的指导意义。