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关于简单随机抽样中简单估计量 的方差估计,下面正确的是( )。 A: B: C: D: 答案:在一次对某中学在校生零花钱的调查中,以宿舍为单位作为群体进行整群抽样。每个宿舍都有M=6名学生。用简单随机抽样在全部N=315个宿舍中抽取n=8个宿舍,则群规模M是( )。 A:8 B:6 C:48 D:315 答案: 6对于简单随机抽样,作为 的简单估计, 是无偏的( )。 A:对 B:错 答案: 对一般地,整群抽样和简单抽样相比( )。 A:抽样误差较大 B:相等 C:抽样误差较小 D:不确定 答案: 抽样误差较大
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从总体抽取样本的方法来看,抽样可以分为哪两类( )。
A:概率抽样和非概率抽样
B:简单随机抽样和系统抽样
C:简单随机抽样和分层随机抽样
D:整群抽样和概率抽样
答案: 概率抽样和非概率抽样
如下四种抽样方法,属于概率抽样的是( )。
A:自愿样本
B:配额抽样
C:整群抽样
D:方便抽样
答案: 整群抽样
抽样调查的作用有( )。
A:节约费用
B:可以承担全面调查无法胜任的项目
C:有助于提高调查数据的质量
D:时效性强
答案: 节约费用
,可以承担全面调查无法胜任的项目
,有助于提高调查数据的质量
,时效性强
简单随机抽样是一种最基本的抽样方法,是其他抽样方法的基础。( )
A:错
B:对
答案: 对
整群抽样的精度一般高于简单随机抽样。( )
A:对
B:错
答案: 错
简单随机抽样必须符合的原则是( )。
A:机会均等相互不独立
B:机会不均等相互不独立
C:机会不均等相互独立
D:机会均等相互独立
答案: 机会均等相互独立

关于简单随机抽样中简单估计量

的方差估计,下面正确的是( )。
A:

B:

C:

D:

答案:

对于简单随机抽样,作为

的简单估计,

是无偏的( )。
A:对
B:错
答案: 对
回归估计量与比率估计量都属于间接估计量( )。
A:错
B:对
答案: 对
影响样本容量n的因素有( )
A:总体规模

B:置信度

C:绝对误差限度

D:总体方差

答案: 总体规模

,置信度

,绝对误差限度

,总体方差

关于分层随机抽样,正确的是 ( )。
A:层内变异大,层间变异小
B:层内变异小,层间变异小
C:层内变异小,层间变异大
D:层内变异大,层间变异大
答案: 层内变异小,层间变异大
联合比估计是( )。
A:不确定
B:仅“加权”
C:先“比”后“加权”
D:先“加权”后“比”
答案: 先“加权”后“比”
先“加权”后“回归”所得估计量,称( )。
A:一般回归估计量
B:分别回归估计量
C:联合回归估计量
D:简单估计量
答案: 联合回归估计量
在最优分配中,如果假定各层单位抽样费用相等,则称( )
A:比例分配
B:内曼分配
C:一般分配
D:不确定
答案: 内曼分配
关于总样本量的确定,说法不正确的是( )。
A:与精度的要求有关
B:与估计的统计量有关
C:与如何分层以及各层样本量的分配方有关
D:与费用的限制无关
答案: 与费用的限制无关
对于整群抽样,说法不正确的是 ( )。
A:若群间方差大则群内方差也大
B:实施调查便利,节省费用
C:抽样框编制得以简化
D:若群间方差大则群内方差小
答案: 若群间方差大则群内方差也大
在一次对某中学在校生零花钱的调查中,以宿舍为单位作为群体进行整群抽样。每个宿舍都有M=6名学生。用简单随机抽样在全部N=315个宿舍中抽取n=8个宿舍,则抽样比为( )。
A:0.1523
B:0.019
C:0.75
D:0.0254
答案: 0.0254
在一次对某中学在校生零花钱的调查中,以宿舍为单位作为群体进行整群抽样。每个宿舍都有M=6名学生。用简单随机抽样在全部N=315个宿舍中抽取n=8个宿舍,则群规模M是( )。
A:8
B:6
C:48
D:315
答案: 6
一般地,整群抽样和简单抽样相比( )。
A:抽样误差较大
B:相等
C:抽样误差较小
D:不确定
答案: 抽样误差较大
关于整群抽样,说法不正确的是( )。
A:群间差异小,群内差异较大
B:实施便利
C:可适量增大样本量弥补抽样精度损失
D:群间差异大,群内差异小
答案: 群间差异小,群内差异较大
对于不放回的不等概率抽样,其样本的抽取方法不包括( )。
A:全样本抽取法
B:逐个抽取法
C:系统抽取法
D:插补法
答案: 插补法
若deff>1,表明所考虑的抽样设计效率低于不放回简单随机抽样( )
A:错
B:对
答案: 对
不等概抽样的优点是提高估计精度,减少抽样误差。( )
A:错
B:对
答案: 对
使用不等概抽样的前提条件是必须要有说明每个单元规模大小的辅助变量来确定每个单元入样的概率。( )
A:对
B:错
答案: 对
包含概率是指在不放回不等概抽样中,每个单元入样的概率及任意两个单元同时入样的概率。( )
A:错
B:对
答案: 对
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