多次抽樣法英文解釋翻譯、多次抽樣法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【經】 multiple sampling

分詞翻譯：

多次的英語翻譯：

time after time; times without number

抽樣法的英語翻譯：

【醫】 sampling methods

專業解析

多次抽樣法（Multiple Sampling Method）是一種統計學中的抽樣技術，指對同一總體進行多次獨立抽樣，通過分析各次樣本結果的分布特征來推斷總體參數或驗證統計結論的可靠性。其核心在于通過重複抽樣降低單次抽樣的隨機誤差，提升估計的精确度與穩定性。以下從漢英詞典角度分層解析：

一、術語定義與核心概念

中文釋義：
“多次抽樣法”指在統計調查或實驗中，重複多次從目标群體中隨機抽取樣本，并基于各次樣本數據綜合評估總體特征的方法。

英文對應術語：
Multiple Sampling Method（或 Repeated Sampling Technique），強調“多次性”（multiple/repeated）與“抽樣過程”（sampling）的系統性（method/technique）。

來源：《統計學大辭典》（中國統計出版社）

二、方法論原理與技術要點

重複抽樣機制：
每次抽樣嚴格遵循獨立同分布原則，确保樣本間無關聯性。例如在質量控制中，對同一批産品分10次抽取子樣本檢測缺陷率。

來源：美國質量協會（ASQ）《統計質量控制手冊》
誤差控制與精度提升：
通過多次抽樣的均值分布（如抽樣均值 $bar{X}$）逼近正态分布（中心極限定理），顯著降低标準誤（Standard Error）：

$$ SE = frac{sigma}{sqrt{n}} $$ 其中 $sigma$ 為總體标準差，$n$ 為單次樣本量。多次抽樣可進一步壓縮置信區間寬度。

來源：Cochran, W.G. 《抽樣技術》（John Wiley & Sons）
與Bootstrap方法的關聯：
作為現代統計計算的基礎，Bootstrap法本質是多次抽樣的計算機化實現，通過重抽樣構建經驗分布以估計參數變異性。

來源：Efron, B. 《Bootstrap方法導論》（Springer）

三、典型應用場景

工業質量控制：
依據ISO 2859-2标準，對連續生産批次執行多次抽樣計劃（如首次抽樣不合格時追加抽樣），平衡檢驗成本與風險控制。

來源：國際标準化組織（ISO）抽樣檢驗标準
社會調查與民意測驗：
如選舉預測中，多家機構獨立開展多次抽樣調查，通過聚合結果減少單一機構的抽樣偏差。

來源：皮尤研究中心（Pew Research Center）方法論手冊
機器學習模型驗證：
采用交叉驗證（Cross-Validation）多次抽樣訓練集與測試集，評估模型泛化能力。

來源：Hastie, T. 《統計學習基礎》（Springer）

四、權威定義參考

《統計學名詞》（全國科學技術名詞審定委員會）：
“多次抽樣法”指“按預先設計的抽樣次數及判定規則，分次抽取樣本并逐次判定批合格與否的抽樣檢驗方法”。

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

通過多次抽樣法，研究者可在有限資源下優化統計推斷的穩健性，其理論及實踐價值在統計學與應用科學領域持續獲得驗證。

網絡擴展解釋

多次抽樣法是一種分階段、多層次抽取樣本的統計方法，主要應用于數據調查和質量控制領域。以下是其核心要點：

一、定義與基本形式

分階段抽樣
通過多次抽樣步驟逐步縮小樣本範圍。例如：先将總體劃分為子總體進行首次抽樣，再從子樣本中二次抽取最終樣本。
質量控制中的擴展應用
在檢測領域，它是雙重抽樣法的延伸，需抽取2個以上樣本進行判定，常用于貨批檢驗（如決定接收或拒收産品）。

二、實施步驟

第一階段（粗抽樣）
抽取較大樣本獲取輔助信息（如分層變量），為後續抽樣提供依據。
後續階段（精細抽樣）
基于前次結果調整策略，可能進行多次再抽樣，直至滿足精度或判定要求。

三、主要特點

優點
- 降低總體抽樣成本，尤其適用于大規模調查；
- 在質量檢驗中樣本量較小，減少資源消耗。
缺點
- 操作複雜度高，需多次協調抽樣過程；
- 檢驗場景中可能因多次判定延長決策時間。

四、典型應用場景

社會調查
例如：全國人口普查中先按省份抽樣，再對選中省份進行社區抽樣。
工業質檢
如電子産品批次檢驗，首次抽檢若結果模糊，則追加抽樣直至明确結論。

五、與其他方法的區别

與簡單隨機抽樣對比：通過分階段提高目标群體覆蓋率；
與雙重抽樣對比：允許更多次抽樣步驟，靈活性更高。

如需具體行業應用案例或數學公式推導，可進一步說明需求。部分細節差異可參考原始文獻。