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抽样技术最新视觉报道_抽样技术第五版电子版(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

抽样技术

2024年统计学专业前景如何？每天解读一个专业：统计学 𐟓š 统计学的基本信息专业代码: 071201 学科门类: 理学统计学类修学年限: 四年 𐟔 统计学研究什么？统计学是研究如何测量、收集、整理和分析反映客观现象的数据，帮助人们正确认识客观世界的数量规律。它是21世纪最具发展前途的学科之一，这一点已经达成共识。 𐟓– 统计学的核心课程统计学概论数理统计实变函数数据科学概论数据结构抽样技术实验设计多元统计分析统计计算随机过程非参数统计时间序列分析 𐟏렧𛟨�š„顶尖高校中国人民大学北京大学厦门大学中国科学技术大学云南大学南开大学首都经济贸易大学复旦大学兰州财经大学南京大学

Bootstrap ML，验间接效应大家好！𐟑‹ 今天我们来聊聊路径分析中的间接效应显著性检验，特别是通过Bootstrap ML方法进行检验。希望这些内容对大家有所帮助！𐟓š 路径分析是一种强大的统计工具，用于研究多个变量之间的复杂关系。而显著性检验则是确认模型中的间接效应是否具有统计意义的关键步骤。通过Bootstrap ML方法，我们可以更准确地估计间接效应的置信区间，从而判断其是否显著。 𐟌𓠂ootstrap的概念 Bootstrap是一种统计重抽样技术，通过从原始数据集中随机抽取样本来估计统计量的分布。这种方法特别适用于小样本数据集，因为它能够生成大量的样本分布，从而提供更准确的置信区间。在路径分析中，Bootstrap通常用于生成大量的样本分布。通过这些分布来计算间接效应的置信区间，如果置信区间不包含零，那么我们就可以认为间接效应是显著的。 𐟌𓠥悤𝕤𝿧”肯otstrap ML 首先，确保你的数据集已经进行了适当的预处理。接下来，在统计软件中设定你的路径分析模型，并选择Bootstrap作为你的重抽样方法，设置重抽样次数（通常为2000以上）。然后执行路径分析，并查看Bootstrap生成的置信区间。如果置信区间不包含零，间接效应则被认为是显著的。希望这次分享能帮助大家更好地理解路径分析中间接效应的显著性检验和Bootstrap方法。下期笔记见！𐟑‹

【共创医疗器械行业新质生产力第六届西部医疗器械创新发展大会在西安高新区开幕】 10月26日上午，以“追高逐新ⷨš力前行：共创医疗器械行业新质生产力”为主题的第六届西部医疗器械创新发展大会在西安高新国际会议中心盛大开幕。大会围绕新时代医疗器械行业现状以及产业发展热点、难点和关键点展开探讨，进一步促进“产学研医”深入协同与交流，推动我国医疗器械产业融合创新能力和行业高质量发展，同时搭建一个集学术交流、成果展示、协同发展于一体的综合性平台，共同探讨医疗器械行业的最新趋势、技术挑战与市场机遇，为行业可持续发展贡献力量。陕西省药品监督管理局药品安全总监王立平，西安高新区党工委副书记、管委会主任陈辉，西安高新区党工委委员、管委会副主任杨华等领导出席，陕西省医疗器械质量检验院院长蔡虎主持。陕西省中医药管理局、陕西省药品监督管理局、河北省药品监督管理局、陕西省药品和疫苗检查中心、陕西省药品不良反应监测中心、陕西省药品安全抽样技术中心相关负责人，以及上海市、青海省、山西省等16家医疗器械检验检测机构负责人，医疗器械行业专家学者，国内外著名杰出讲者参加。王立平在致辞中表示，党的二十届三中全会强调，要健全支持创新药和医疗器械发展机制。习近平总书记指出，发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。医药产业是形成新质生产力的重要领域，近年来，省药监局认真贯彻省委、省政府“三个年”活动部署，深入实施药品安全巩固提升行动，多措并举激发医疗器械创新活力，正在走出一条“专、精、特、新”的发展道路。药监部门将进一步深化审评审批制度改革，推动形成产学研医协同发展的创新体系，并发挥药监部门技术力量优势，加大帮扶指导，营造更加良好的鼓励创新生态，助力我省医疗器械产业创新高质量发展取得新成就。陈辉从区域概况、产业配套环境、五大产业集群三个方面推介了西安高新区的投资环境。他表示，经过33年的承载积淀，高新区打造形成了一流的配套及营商环境，培育壮大了“55611”现代产业体系，获批建设全国首个硬科技创新示范区、西安综合性科学中心和科技创新中心核心承载区。生物医药作为高新区五大优势主导产业，通过深入实施生命技术赶超工程，打造创新药研发策源地，形成“众创+孵化+加速+产业园”四级孵化模式，成功培育出巨子生物、康拓医疗等一批行业龙头项目。非常期待大家到高新区投资兴业，在科技创新、产业发展、成果转化等方面深挖合作潜力，携手共促生物医药产业高质量发展。随后的主会场环节，中国食品药品检定研究院医疗器械检定所所长李静莉、瑞士苏黎世大学医院（USZ）腹腔及移植外科博士后研究员魏巍、国家药品监督管理局食品药品审核查验中心检查五处原处长王爱君、陕西省医疗器械质量检验院院长蔡虎、西安天隆科技有限公司创始人彭年才、西安中医脑病医院院长宋虎杰六位领导专家，分别围绕“科学检验助力创新医疗器械高质量发展”、“生物阻抗传感技术在器官芯片及器官移植的应用”、“注册人制度下医疗器械体系核查要点”等主题做报告演讲，分析行业趋势、分享真知灼见，推动医疗器械行业创新发展。本届大会由陕西省药品监督管理局、陕西省中医药管理局指导，西安高新区管委会、陕西省药学会、陕西省医疗器械质量检验院、陕西省医疗增材制造（3D打印）标准化委员会、陕西省药品技术审评中心、国家增材制造器械研究与评价重点实验室主办，陕西佰傲再生医学有限公司、西安华强航天电子有限责任公司、西安中医脑病医院、西安天隆科技有限公司承办。除开幕式、主题演讲外，大会还同步举办了检验检测机构学术会、中医医疗器械学术会、医疗器械审评学术会三个分会场活动，以及展览展示、商务对接与合作洽谈等多个环节，现场设置了陕西省器检院、山东省器检院、江苏器检所、德检检测、康拓医疗等三十余家企业院所展位，吸引了众多上下游企业交流洽谈、共商行业发展，为促进医疗器械领域交流与合作、推动医疗器械新技术成果转化和应用、共创行业新质生产力注入强劲动能。生物医药产业是西安高新区五大优势主导产业之一。紧盯创新源头，近年来，高新区深入实施生命技术赶超工程，打造创新药研发策源地，形成了以创新研发、医药制造、医疗服务业、医药流通为主的产业链格局。 2023年，西安高新区生物医药产业总产值249亿元，实现在册口径营业收入632亿元，累计注册成立生物医药类企业超5000家，包括900多家生产研发企业、10家上市企业。在工信部赛迪顾问研究院发布的《2023生物医药产业园区百强榜》中，西安高新区位居百强榜第十位。第六届西部医疗器械创新发展大会落地西安高新区，是对高新区生物医药产业发展及区域经济产业实力的认可和肯定。高新区将以此次大会为契机，进一步推动医疗器械行业创新发展，深化产、学、研、医交流合作，攻克一批关键核心技术，加速科技成果落地转化，努力推动生物医药产业发展再上新台阶，为省市高质量发展贡献高新力量。

𐟓š 高分Essay写作秘籍（下篇） 5. 𐟔젥ꌧ𛓦žœ再现科学方法的核心是实验结果的再现性，这在人文科学中同样重要。详细阐述你的科学研究过程和步骤，这样他人可以基于你的研究方法进行挑战或复制。 6. 𐟎ƒ衡基本原理在研究过程中，几乎总是有多种理论可供选择。批判性地评估这些替代方法，以支持你最终选择的方法。权衡所有相关选择的利弊，包括你的最终选择。 7. 𐟓Š 验证有效性和可靠性在所有类型的研究中，可靠性和有效性是必须讨论的基本因素。这包括准确性、精确度、错误来源和统计显著性。即使在定性研究中，也需要讨论这两个基本要素。 8. 𐟓‹ 重视抽样抽样技术和样本量的问题对于可靠性和有效性的影响至关重要。在定量方法中，样本量对结果的统计显著性至关重要。虽然定性研究不追求统计显著性，但抽样仍然很重要。 9. 𐟌 触类旁通在设计方法论时，考虑到通过数据可以解决其他相关问题。除了直接采集数据外，具有一般意义的结果会增加最终结果的说服力。 10. 𐟓ˆ 图文并茂在essay的最后附上相关的资料，能使方法论章节更清晰地呈现。使用表格来比较不同方法及其相对优势和劣势，保持方法论章节简洁明了。

𐟓Š 抽样技术第三章笔记整理 𐟓Š 𐟓Œ 第三章：抽样技术的性质与比较 𐟔 比估计量及其性质分层随机抽样中的比估计量：总体均值和总体总量的分别比估计为： Yos = NS = M(=)Xn = A 其中，S代表分别，n为各层的样本量。 𐟓Š 联合比估计与分别比估计的比较联合比估计：对于分层随机抽样，总体均值和总体总量的联合比估计为： R = t) R = /st 当总样本量n较大时，联合比估计的精度可能不如分别比估计。 𐟔‘ 比估计与联合比估计的优缺点分别比估计：优点：当各层的样本量都较大时，分别比估计的精度可能高于联合比估计。缺点：当某些层的样本量较小或各层差异较大时，分别比估计的精度可能不稳定。联合比估计：优点：适用于各层差异较小且样本量较大的情况。缺点：当某些层的样本量较小或各层差异较大时，联合比估计的精度可能不如分别比估计。 𐟓ˆ 回归估计量及其性质分别回归估计：定义：在分层随机抽样中，先在每层对层变量或层总和作回归计算，然后再对各层的回归估计按总体层权进行加权平均。公式： yi = Wi = L + B(x - 3) Yirs = Ns = N[+(-8)] 联合回归估计：定义：构造总体均值和总体总量的联合回归估计。公式： urc = +(x - 8st) Yire = Nyne[+BX-Xot] 当回归系数事先设定时，联合回归估计量和为无偏估计。当回归系数未知时，取B的样本估计be。 𐟓Š 各层样本量的分配最优分配：定义：在分层随机抽样中，对于给定的费用，使估计量的方差达到最小，或者对于给定的估计量方差V，使总费用达到最小的各层样本量的分配。总费用函数：C = C + 言Cn等h层中抽取一个单元的费用。最优分配的表达式为：WSS/MS。比例分配：定义：在分层抽样中，若各层的样本量n都与层的大小N成比例，则为比例分配。比例分配的表达式为：n = nW。总体均值和总体总量的估计分别为：op = Wm = W(六) = 方场二9。内曼最优分配：若假定各层的单位抽样费用相等C-C，那么费用函数就变为GT = CtCn。此时，分配的表达式将大大地简化。表达为：W.ShS/MS。

统计学专业大学生活规划指南 𐟓Š ### 大一：探索与打基础的一年 𐟚€ 刚进入大学，很多同学可能还带着高中的应试思维，认为分数就是一切。但大学的生活远不止于此！除了成绩，还有各种有趣的社团、学生会、团委活动、实践活动和比赛等你来参与。长沙的美食和美景也不容错过哦！大胆尝试，找到自己真正喜欢的方向。大一上学期：数学与编程基础 𐟓š 数学分析（高等数学）（上）高等代数（线性代数）（上） Python或其他编程语言（如C++）大一下学期：深入学习与统计软件 𐟓ˆ 数学分析（高等数学）（下）高等代数（线性代数）（下）统计软件：这门课非常重要，尤其是对于统计专业的学生统计学概论：虽然不涉及复杂的统计理论，但这是基本概念的入门大二：稳步提升与参与竞赛 𐟏† 经过大一的探索，大二应该更加专注于数学和编程的基础，同时开始参与一些数学建模类的比赛。这样不仅能提升自己的实践能力，还能感受到将所学知识应用到实际问题中的成就感。大二上学期：数据结构与编程进阶 𐟒𛊦•𐦍“构 C++（如果你想走算法方向或对编程感兴趣）概率论与数理统计数学分析3或常微分方程计量经济学大二下学期：数据库与多元统计分析 𐟓Š 数据库原理与应用（SQL）抽样技术多元统计分析（大数据分析挖掘，基于Python或R）建议学习：Latex排版技术、WPS Office软件使用大三：确定方向后的深挖 𐟔 到了大三，很多人开始考虑就业或升学的问题。这个时候，课程的选择更加综合，不可能面面俱到。建议确定自己感兴趣的方向，然后深入学习。无论你喜欢经济金融、生物医药还是数学方法，都要针对性地进行学习。大三上学期：贝叶斯统计与量化投资 𐟓ˆ 贝叶斯统计（生物方向）量化投资时间序列分析（经济金融方向）实变函数（数理方向）运筹学或博弈论大三下学期：统计计算与机器学习 𐟒𛊧𛟨统计学习（机器学习）非参数统计数值分析希望这份指南能帮助你在统计学的道路上找到自己的方向，享受大学的美好时光！

正大杯含金量高吗嘿，大家好！今天我想跟大家聊聊正大杯全国大学生市场调查大赛的那些事儿。作为一个曾经在正大杯上拿过奖的老手，我觉得有些经验还是值得分享的。团队分工和赛前准备 𐟓ˆ 首先，团队分工真的很重要。一般来说，本科生团队大概3到5个人，配置上有点像数学建模比赛。团队可以分成报告撰写和数据分析两大块。文字部分一般两个人搞定，数据分析也是两个人。不过，我强烈建议团队里再有一个负责视频制作、PPT制作和设计美化的同学。这样到了后期，你们会发现这种能力真的很加分。选题 𐟎选题是比赛的关键一步。正大杯的选题一般分为企业命题和自主命题。企业命题更贴近实际产品，所以准备起来会比较有针对性。不过，自主命题也有不少获奖案例，关键是要围绕市场和消费者展开。调查方案设计 𐟓Š 调查方案设计是文本中最能体现工作量的部分。一定要非常全面地进行设计和撰写。一般包括调查目的、调查对象、调查方式、问卷检验、问卷体系、质量控制和调查时间方案（甘特图）这七个部分。特别要注意的是抽样和问卷检验。抽样 𐟎正大杯非常看重抽样的科学性，所以在报告中一定要详细写清楚自己的抽样过程。如果对抽样技术不太熟悉，可以参考市调大赛的指导书。评委提问时，抽样中的漏洞是重点！问卷检验 𐟓‹ 问卷检验中最重要的就是信度效度分析。一定要严格区分，并选择适合的检验指标。这部分也是评委重点关注的，因为涉及到数据的有效性。数据分析 𐟓ˆ 数据分析的方法和模型其实是比较固定的，可以参考一些往年优秀作品。特别要强调的是，消费者满意度是重点关注的指标。在报告中，结构方程模型几乎必不可少。一般来说，做美国顾客满意度指数模型（ACSI）的变体比较多。在设计问卷时，一定要提前构思好这部分的分析思路，调查过程中也要重点关注这部分指标的修正。希望这些经验能帮到大家，祝大家在正大杯上取得好成绩！加油！𐟒ꀀ

社科研究新手必看！四本书助力 𐟓š《如何进行文献回顾》这本书是研究新手们的福音！它详细介绍了如何进行全面的文献回顾，将这个过程分解为七个步骤。通过这些步骤，文献回顾不再显得神秘和艰巨。特别适合硕士生、博士生和学术新秀们，帮助你们顺利完成学位论文或毕业论文的文献回顾部分。 𐟓Š《如何抽样》这本书是为社会科学研究者和学生准备的实用手册。它不需要你具备高级统计知识，通过清晰的语言和真实的例子，介绍了抽样的概念、方法和过程。书中还探讨了现代调查抽样的基础，并提供了丰富的案例，帮助你了解如何选择和使用抽样技术。 𐟓‹《如何进行资料收集》这本书通过大量的实例，展示了如何收集资料。它详细解释了各类资料收集方法，并考察了这些方法在实际研究中的应用。案例来自美国、南非、英国、印度等多个国家，涵盖了定性研究、调查、问卷调查、深度定量研究、混合方法研究、解释研究和个案研究等多种研究方法。 𐟓《如何理解质性研究》这本书提供了质性研究方法的全面介绍。它详细讲解了研究准备、研究设计、研究实施、资料管理和生成报告的全过程。书中结合了作者在学术、商业、社区和政府等多个领域的经验，呈现了大量与现实生活相联系的案例。非常适合人文社科学生和研究人员阅读。这些书籍构建了一个囊括研究实践的元框架，对于进行综合文献回顾和开展研究来说都是大有裨益的。希望这些推荐能帮助你顺利开展社会科学研究！

哥伦比亚大学统计学PhD辅导全攻略 𐟎“ 哥伦比亚大学学姐提供个性化统计学辅导，涵盖多个领域，包括但不限于：数理统计学 𐟓Š 多元统计分析 𐟓ˆ 时间序列分析 ⏰ 非参数统计 𐟓ˆ 理论统计 𐟓‹ 贝叶斯统计 𐟌 重抽样技术 𐟔„ 统计计算 𐟒𛊤𘴥𚊧𛟨�𐟏劧𛟨—传学 𐟧슧”Ÿ物统计 𐟌𑊩‡‘融统计 𐟒𜊥𚔧”觻Ÿ计 𐟓Š 此外，还包括采样方法和采样分布、t分布和t检验、置信区间和z测试、方差分析、数据可视化、算法设计、数据伦理与隐私保护、图像处理与分析、自然语言处理、多元数据分析、空间统计、数据挖掘、线性回归、抽样调查、运筹学、统计软件应用、统计建模、概率论与数理统计、大数据处理与分析、应用随机过程、应用回归分析、统计调查与数据采集、定性数据方法、线性统计模型、概率、随机变量和概率分布、随机变量及其分布（离散型随机变量如二项分布、泊松分布等，连续型随机变量如正态分布、均匀分布等）、分类数据推断、定量数据推断等。拥有两年累计2000多课时的辅导经验，尤其擅长高阶统计课程。精通R、SPSS、STATA、Python、Access等编程工具。

七年级下册数学《数据的收集与整理》全攻略大家好！今天我们来聊聊人教版七年级下册数学《数据的收集与整理》这一章，带你一起探索数据分析的奇妙世界！ 𐟔 章节概览：统计调查：了解数据收集的全过程，从明确问题到得出结论。数据收集方法：掌握问卷调查、媒体调查等多种方式，学会如何获取信息。数据整理：利用表格和划记法，让数据整理变得简单明了。 𐟓ˆ 描述数据：统计表与统计图：表格的准确性与图表的直观性相结合，让你对数据一目了然。条形图、扇形图、折线图：每种图表都有其独特的用途和特点，学会选择合适的图表来表达数据。 𐟔Ž 调查方式对比：全面调查与抽样调查：了解何时使用全面调查，何时采用抽样调查，以及它们的优缺点。 𐟓Š 抽样技术：简单随机抽样：确保每个个体被抽到的机会相等，学习如何进行公平的样本抽取。样本估计总体：通过样本来估计总体特征，了解样本的代表性。 𐟓‹ 频数分布：直方图与频数分布表：学习如何将数据分组，并通过直方图直观展示数据分布。 𐟌Ÿ 学习心得：通过这一章节的学习，我深刻体会到数据不仅仅是数字的堆砌，它们背后隐藏着丰富的信息和故事。掌握数据的收集和整理，让我们能够更准确地分析问题，做出决策。

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