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1)  Latin sampling
Latin抽样法
2)  Updated Latin hypercube sampling
修正的Latin方抽样
3)  sampling [英]['sɑ:mplɪŋ]  [美]['sæmplɪŋ]
抽样,抽样法
4)  Sampling method
抽样方法
1.
Spatial dispersion pattern and sampling method of sweet beet (Spodoptera exigua (Hübner)) larva in green Chinese onion fields;
甜菜夜蛾幼虫在大葱上空间分布型及抽样方法
2.
Research on comparisons among cement sampling methods' error
出厂水泥不同抽样方法误差比较研究
3.
Through analysis of typical instances, shortcomings that existing in GB 5491-1985 percentage sampling method for wheat flour in bags in inspection and supervision were pointed out.
在实际工作中,通过典型事例分析,指出在监督检验中,袋装小麦粉按GB5491—1985 百分比抽样方法存在的缺陷,建议采用GB2828 标准,以解决批量大小时判别的宽严问
5)  sampling methods
抽样法
6)  Sampling methods
抽样方法
1.
An understanding of sampling was fundamental to statistical literacy and sampling methods were the key of sampling.
对抽样知识的理解是统计素养的基础,而抽样方法是抽样知识的重要组成部分。
补充资料:抽样法


抽样法
sample method

  抽样法[~沙皿灯加日;、60p0,H曰益Me,八」 研究任何对象总体的一般性质的统计方法.抽样法是通过研究总体中仅仅一部分对象(样本(samP】e)),来研究总体的一般性质的.抽样法的数学理论基于数理统计的两个重要分支:自有限总体的抽样理论和自无限总体的抽样理论.这两种抽样理论的根本区别在于:自有限总体的抽样理论,通常用于具有确定属性的非随机对象的研究(例如,一批给定产品中的不合格品数就不是一个随机变量,它是一个需要由样本数据来估计的未知常量);自无限总体的抽样理论,通常用于研究随机对象的性质(例如,用于研究连续型分布随机试验误差的性质,其中每一试验误差,理论上可看作是具有无限多种可能结果的集合中一种结果的实现). 自有限总体的抽样及其理论,是统计质l控制(s切比石口lq回ity contiDI)中方法的基础,经常用于社会学的研究.根据概率论,样本可以正确反映整个总体的性质,如果抽样是随机的,即容量N的总体中,给定容量n的一切可能样本被抽到的概率是相同的.(此时,样本总数为N!/In!(N一n)!]). 实际应用中,最常用的是非还原抽样,这时每个已被抽出的对象在抽取以下各对象之前不再放回总体中(比如,抽取奖券、统计质量控制和经常性人口统计调查).带放回抽样通常仅用于理论研究(比如,记录B印梢I运动(Bro~motion)中,在给定一段时间里撞击容器壁的微粒的个数).当n<0时,用户得到容量R,二0件的一批产品;当川,=0时,用户得到容量R,二N一n件的一批产品,其中D,=M,件是不合格品,并且Rl,RZ,…已知,从而R:+RZ一卜一也是已知的,但D,+DZ+…的值未知.比值(D,十DZ+…)/(R,+R:十…)称为不合格品漏检率(fraction ofP朗s司defedj叭污),其数学期望q称为不合格品平均漏检率(a呢工妞罗6妞ctionof passed defeCti馏),数理统计就是根据用抽样法所得结果R,,RZ,…来估计q.如果M,,MZ,…是独立同分布随机变量,并且有已知的分布律尸{M‘=:}=P,,那么。根据加卿公式(Ba丫乏fonllula),接收批中漏检不合格品的平均件数可以表示为: 「仁。(C”_、刁 !之r一下丁荞下丁一P,l _L昌(c肋frj D二E才MI川二0冬二— -一、-·~-一,尸{m=叫目 万簇工竺…卫塑翌竺二卫上 一。p{m二o}其中 乍。(C‘、(C二,_) P{。二k}二乞口汽编于星’p,,天=0,I,…,n. ,创,(C又)因此,接收批中不合格品漏检率q的估计量 ~D q二下不不满足不等式 二、士且卫止卫上二二一 八卜定川=U少ns,》其中s。是被接收的批数,s、是因发现一件不合格品而被拒收的批数.
  
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参考词条