多次抽样法英文解释翻译、多次抽样法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 multiple sampling

分词翻译：

多次的英语翻译：

time after time; times without number

抽样法的英语翻译：

【医】 sampling methods

专业解析

多次抽样法（Multiple Sampling Method）是一种统计学中的抽样技术，指对同一总体进行多次独立抽样，通过分析各次样本结果的分布特征来推断总体参数或验证统计结论的可靠性。其核心在于通过重复抽样降低单次抽样的随机误差，提升估计的精确度与稳定性。以下从汉英词典角度分层解析：

一、术语定义与核心概念

中文释义：
“多次抽样法”指在统计调查或实验中，重复多次从目标群体中随机抽取样本，并基于各次样本数据综合评估总体特征的方法。

英文对应术语：
Multiple Sampling Method（或 Repeated Sampling Technique），强调“多次性”（multiple/repeated）与“抽样过程”（sampling）的系统性（method/technique）。

来源：《统计学大辞典》（中国统计出版社）

二、方法论原理与技术要点

重复抽样机制：
每次抽样严格遵循独立同分布原则，确保样本间无关联性。例如在质量控制中，对同一批产品分10次抽取子样本检测缺陷率。

来源：美国质量协会（ASQ）《统计质量控制手册》
误差控制与精度提升：
通过多次抽样的均值分布（如抽样均值 $bar{X}$）逼近正态分布（中心极限定理），显著降低标准误（Standard Error）：

$$ SE = frac{sigma}{sqrt{n}} $$ 其中 $sigma$ 为总体标准差，$n$ 为单次样本量。多次抽样可进一步压缩置信区间宽度。

来源：Cochran, W.G. 《抽样技术》（John Wiley & Sons）
与Bootstrap方法的关联：
作为现代统计计算的基础，Bootstrap法本质是多次抽样的计算机化实现，通过重抽样构建经验分布以估计参数变异性。

来源：Efron, B. 《Bootstrap方法导论》（Springer）

三、典型应用场景

工业质量控制：
依据ISO 2859-2标准，对连续生产批次执行多次抽样计划（如首次抽样不合格时追加抽样），平衡检验成本与风险控制。

来源：国际标准化组织（ISO）抽样检验标准
社会调查与民意测验：
如选举预测中，多家机构独立开展多次抽样调查，通过聚合结果减少单一机构的抽样偏差。

来源：皮尤研究中心（Pew Research Center）方法论手册
机器学习模型验证：
采用交叉验证（Cross-Validation）多次抽样训练集与测试集，评估模型泛化能力。

来源：Hastie, T. 《统计学习基础》（Springer）

四、权威定义参考

《统计学名词》（全国科学技术名词审定委员会）：
“多次抽样法”指“按预先设计的抽样次数及判定规则，分次抽取样本并逐次判定批合格与否的抽样检验方法”。

Oxford Dictionary of Statistics：
"Multiple Sampling: A sampling scheme in which a decision about a population may require more than two samples."

通过多次抽样法，研究者可在有限资源下优化统计推断的稳健性，其理论及实践价值在统计学与应用科学领域持续获得验证。

网络扩展解释

多次抽样法是一种分阶段、多层次抽取样本的统计方法，主要应用于数据调查和质量控制领域。以下是其核心要点：

一、定义与基本形式

分阶段抽样
通过多次抽样步骤逐步缩小样本范围。例如：先将总体划分为子总体进行首次抽样，再从子样本中二次抽取最终样本。
质量控制中的扩展应用
在检测领域，它是双重抽样法的延伸，需抽取2个以上样本进行判定，常用于货批检验（如决定接收或拒收产品）。

二、实施步骤

第一阶段（粗抽样）
抽取较大样本获取辅助信息（如分层变量），为后续抽样提供依据。
后续阶段（精细抽样）
基于前次结果调整策略，可能进行多次再抽样，直至满足精度或判定要求。

三、主要特点

优点
- 降低总体抽样成本，尤其适用于大规模调查；
- 在质量检验中样本量较小，减少资源消耗。
缺点
- 操作复杂度高，需多次协调抽样过程；
- 检验场景中可能因多次判定延长决策时间。

四、典型应用场景

社会调查
例如：全国人口普查中先按省份抽样，再对选中省份进行社区抽样。
工业质检
如电子产品批次检验，首次抽检若结果模糊，则追加抽样直至明确结论。

五、与其他方法的区别

与简单随机抽样对比：通过分阶段提高目标群体覆盖率；
与双重抽样对比：允许更多次抽样步骤，灵活性更高。

如需具体行业应用案例或数学公式推导，可进一步说明需求。部分细节差异可参考原始文献。