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基于R软件的分层随机抽样方法  
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【英文篇名】 Study on Stratified Random Sampling Based on R Software
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【作者】 卢玉桂; 黄基廷;
【英文作者】 Lu Yugui; Huang Jiting; Department of Mathematics and Statistics; Hechi University;
【作者单位】 河池学院数学与统计学院;
【文献出处】 统计与决策 , Statistics & Decision, 编辑部邮箱 2017年 22期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 R软件; 分层随机抽样; 完整抽样框; 非完整抽样框;
【英文关键词】 R software; stratified random sampling; complete sampling frame; non-complete sampling frame;
【摘要】 文章以分层随机抽样为例,介绍了在完整抽样框下,运用R软件完成样本的抽取与总体参数的估计的方法,以及在仅样本数据的情况下(非完整抽样框),如何运用R软件完成总体参数的估计。
【英文摘要】 This paper takes the stratified random sampling as an example, and proposes a method for sample extraction and population parameter estimation by using R software under the frame of complete sampling. And the paper also introduces how to use R software to complete the population parameter estimation in the case of only sample data(non-complete sampling frame).
【基金】 广西高校中青年教师基础能力提升项目(KY2016LX279); 河池学院课程教学模式改革项目(2015KTJY11)
【更新日期】 2017-12-25
【分类号】 O212.2
【正文快照】 0引言一般而言,抽样调查涉及两个重要的过程,即样本的选取与总体参数的估计。R软件提供了进行抽样的sam-pling包和对抽样结果进行估计的survey包,运用R软件可进行样本的选取与总体参数的估计,但目前关于如何运用R软件进行抽样和分析的介绍很少,特别是对于非完整抽样框下如何进?

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