概率抽样英文解释翻译、概率抽样的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 probability sampling

分词翻译：

概率的英语翻译：

probability
【化】 probability
【医】 probability
【经】 probability

抽样的英语翻译：

sample
【计】 sampling
【化】 samples drawn
【医】 sampling
【经】 sample; sampling; specimen

专业解析

概率抽样（Probability Sampling）是统计学中一种基于随机原则选取样本的方法，其核心特征在于每个研究总体中的个体（或单位）具有已知且非零的被选概率。该方法通过数学可计算性确保样本对总体的代表性，常用于科学研究、市场调查和政府统计等领域。

定义与核心原则

概率抽样的基础是随机性和可量化概率。根据《中国统计百科全书》（国家统计局，2023），其定义强调抽样过程中需满足以下条件：

总体中每个个体被选中的概率明确；
抽样过程遵循随机机制；
允许通过样本数据推断总体参数。

主要方法分类

简单随机抽样（Simple Random Sampling）
每个个体被选概率相等，公式表达为：

$$ P_i = frac{n}{N} $$

其中$n$为样本量，$N$为总体数量。
分层抽样（Stratified Sampling）
将总体划分为互斥子群后独立抽样，提升特定子群估计精度，参考《抽样调查方法》（中国人民大学出版社）的案例说明。
系统抽样（Systematic Sampling）
按固定间隔抽取样本，适用于大规模流水线式调查场景。

应用场景与权威验证

世界卫生组织在《全球健康调查指南》中指出，概率抽样是疾病患病率研究的金标准。美国人口普查局（U.S. Census Bureau）在2020年人口普查中采用分层多阶段概率抽样设计，确保了数据全国代表性。

数学验证基础

大数定律和中心极限定理构成其理论支撑，抽样误差可通过公式量化：

$$ SE = sqrt{frac{p(1-p)}{n}} $$

其中$p$为样本比例，$n$为样本量。该公式被收录于《数理统计学基础》（高等教育出版社）第三章。

网络扩展解释

概率抽样（Probability Sampling）是一种统计学中的抽样方法，其核心特点是总体中的每个个体被选中的概率已知且非零。这种方法通过随机原则保证样本的代表性，使研究结果能够科学地推断总体特征。以下是其关键要点：

1.核心特点

等概率或已知概率：每个样本被抽取的概率相等（如简单随机抽样）或按明确规则分配（如分层抽样）。
随机性：通过随机机制（如随机数生成器）选择样本，减少人为偏差。
可计算误差：允许计算抽样误差，例如置信区间和假设检验。

2.常见方法

简单随机抽样：每个个体有完全相等的被选概率，类似“抽签”。
分层抽样：将总体按特征（如性别、年龄）分层，每层独立抽样，提高特定子群体的精度。
系统抽样：按固定间隔（如每50个选1个）抽取样本，适用于有序总体。
整群抽样：以“群组”（如学校、社区）为单位随机抽样，降低大规模调查成本。

3.优势与局限

优点：结果可推广到总体；统计分析方法严谨；误差可量化。
局限：操作复杂、成本较高；需要完整的抽样框架（如名单、数据库）。

4.应用场景

学术研究：如人口普查、公共卫生调查。
市场调研：预测消费者行为时需保证样本无偏。
政策评估：通过科学抽样验证政策效果。

5.与非概率抽样的区别

非概率抽样（如方便抽样、目的抽样）依赖主观选择，无法计算抽样概率，结果可能存在偏差，多用于探索性研究或资源有限的情况。

通过概率抽样，研究者能以较小的样本量高效推断总体特征，是实证研究设计的重要基础。