简单随机抽样中七个非常实用的R函数
Seven Very Practical R Functions in Simple Random Sampling
DOI: 10.12677/SA.2022.111007, PDF,    国家自然科学基金支持
作者: 白 宸:重庆大学数学与统计学院统计与精算学系,重庆;张应应#:重庆大学数学与统计学院统计与精算学系,重庆;重庆大学分析数学与应用重庆市重点实验室,重庆
关键词: 简单随机抽样总体均值和总体总值点估计和区间估计样本量的确定R函数Simple Random Sampling Population Mean and Total Value Point Estimation and Interval Estimation The Determination of Sample Size R Function
摘要: 简单随机抽样是抽样技术中最基本、最成熟、最简单的抽样设计方式。本文利用R软件对简单随机抽样中的总体均值和总体总值的点估计和区间估计问题,样本量的确定问题,以及子总体总值均值的估计问题进行了程序实现。针对简单随机抽样,本文自编了七个非常实用的R函数(程序):compute_Y_bar_srs()、compute_Y_srs()、compute_P_N1_srs()、compute_n0_n_Y_bar_srs()、compute_n0_n_P_srs()、compute_Y_j_srs()及compute_Y_bar_j_srs(),它们将会为需要使用简单随机抽样进行实际问题分析的使用者提供极大的方便。
Abstract: Simple random sampling is the most basic, mature, and simple sampling design method in sampling technology. In this paper, R software is used to program the point estimation and interval estimation of population mean and total value, the determination of sample size, and the estimation of total and mean value of sub population in simple random sampling. For simple random sampling, we compile seven very practical R functions (programs): compute_Y_bar_srs(), compute_Y_srs(), compute_P_N1_srs(), compute_n0_n_Y_bar_srs(), compute_n0_n_P_srs(), compute_Y_j_srs(), and compute_Y_bar_j_srs(), which will provide great convenience for users who need to use simple random sampling to analyze practical problems.
文章引用:白宸, 张应应. 简单随机抽样中七个非常实用的R函数[J]. 统计学与应用, 2022, 11(1): 53-66. https://doi.org/10.12677/SA.2022.111007

参考文献

[1] 金勇进, 蒋妍, 李序颖. 抽样技术[M]. 北京: 中国人民大学出版社, 2002.
[2] [美] G.卡尔顿, 著. 抽样调查导论[M]. 郝虹生, 译. 北京: 中国统计出版社, 2003.
[3] 孙山泽. 抽样调查[M]. 北京: 北京大学出版社, 2004.
[4] 杜子芳. 抽样技术及其应用[M]. 北京: 清华大学出版社, 2005.
[5] 杜智敏. 抽样调查与MATLAB和SPSS应用[M]. 北京: 电子工业出版社, 2010.
[6] 李金昌. 应用抽样技术[M]. 第3版. 北京: 科学出版社, 2015.
[7] 杨贵军, 尹剑, 孟杰, 王维真. 应用抽样技术[M]. 第2版. 北京: 中国统计出版社, 2020.
[8] R Core Team (2022) R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www.R-project.org/
[9] 薛毅, 陈丽萍. 统计建模与R软件[M]. 北京: 清华大学出版社, 2007.