概率抽樣英文解釋翻譯、概率抽樣的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 probability sampling

分詞翻譯：

概率的英語翻譯：

probability
【化】 probability
【醫】 probability
【經】 probability

抽樣的英語翻譯：

sample
【計】 sampling
【化】 samples drawn
【醫】 sampling
【經】 sample; sampling; specimen

專業解析

概率抽樣（Probability Sampling）是統計學中一種基于隨機原則選取樣本的方法，其核心特征在于每個研究總體中的個體（或單位）具有已知且非零的被選概率。該方法通過數學可計算性确保樣本對總體的代表性，常用于科學研究、市場調查和政府統計等領域。

定義與核心原則

概率抽樣的基礎是隨機性和可量化概率。根據《中國統計百科全書》（國家統計局，2023），其定義強調抽樣過程中需滿足以下條件：

總體中每個個體被選中的概率明确；
抽樣過程遵循隨機機制；
允許通過樣本數據推斷總體參數。

主要方法分類

簡單隨機抽樣（Simple Random Sampling）
每個個體被選概率相等，公式表達為：

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

其中$n$為樣本量，$N$為總體數量。
分層抽樣（Stratified Sampling）
将總體劃分為互斥子群後獨立抽樣，提升特定子群估計精度，參考《抽樣調查方法》（中國人民大學出版社）的案例說明。
系統抽樣（Systematic Sampling）
按固定間隔抽取樣本，適用于大規模流水線式調查場景。

應用場景與權威驗證

世界衛生組織在《全球健康調查指南》中指出，概率抽樣是疾病患病率研究的金标準。美國人口普查局（U.S. Census Bureau）在2020年人口普查中采用分層多階段概率抽樣設計，确保了數據全國代表性。

數學驗證基礎

大數定律和中心極限定理構成其理論支撐，抽樣誤差可通過公式量化：

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

其中$p$為樣本比例，$n$為樣本量。該公式被收錄于《數理統計學基礎》（高等教育出版社）第三章。

網絡擴展解釋

概率抽樣（Probability Sampling）是一種統計學中的抽樣方法，其核心特點是總體中的每個個體被選中的概率已知且非零。這種方法通過隨機原則保證樣本的代表性，使研究結果能夠科學地推斷總體特征。以下是其關鍵要點：

1.核心特點

等概率或已知概率：每個樣本被抽取的概率相等（如簡單隨機抽樣）或按明确規則分配（如分層抽樣）。
隨機性：通過隨機機制（如隨機數生成器）選擇樣本，減少人為偏差。
可計算誤差：允許計算抽樣誤差，例如置信區間和假設檢驗。

2.常見方法

簡單隨機抽樣：每個個體有完全相等的被選概率，類似“抽籤”。
分層抽樣：将總體按特征（如性别、年齡）分層，每層獨立抽樣，提高特定子群體的精度。
系統抽樣：按固定間隔（如每50個選1個）抽取樣本，適用于有序總體。
整群抽樣：以“群組”（如學校、社區）為單位隨機抽樣，降低大規模調查成本。

3.優勢與局限

優點：結果可推廣到總體；統計分析方法嚴謹；誤差可量化。
局限：操作複雜、成本較高；需要完整的抽樣框架（如名單、數據庫）。

4.應用場景

學術研究：如人口普查、公共衛生調查。
市場調研：預測消費者行為時需保證樣本無偏。
政策評估：通過科學抽樣驗證政策效果。

5.與非概率抽樣的區别

非概率抽樣（如方便抽樣、目的抽樣）依賴主觀選擇，無法計算抽樣概率，結果可能存在偏差，多用于探索性研究或資源有限的情況。

通過概率抽樣，研究者能以較小的樣本量高效推斷總體特征，是實證研究設計的重要基礎。