"抽样技术课后答案"
这份文件主要讲解了抽样技术的相关知识点，其中包括等概抽样、样本均值的定义和性质、置信区间估计等。
1. 等概抽样：在等概抽样中，每个单元被抽中的概率是已知的或可以计算的。例如，总体编号 1~64，在 0~99 中产生随机数 r，若 r=0 或 r>64 则舍弃重抽。这不是等概抽样的，因为只有 1~64 是可能被抽中的。
2. 样本均值的定义和性质：在抽样理论和数理统计中，样本均值的定义和性质不同。抽样理论中，样本均值的定义为 Y=（∑Xi）/n，性质包括期望 E(Y)=μ，方差 Var(Y)=σ^2/n。数理统计中，样本均值的定义为 Y=（∑Xi）/n，性质包括期望 E(Y)=μ，方差 Var(Y)=σ^2/(n-1)。
3. 置信区间估计：置信区间是指在给定的置信水平下，参数的可能范围。例如，某市欲了解 50000 户居民的日用电量，从中简单随机抽取了 300 户进行，现得到其日用电平均值 y=9.5（千瓦时），试估计该市居民用电量的 95% 置信区间。如果希望相对误差限不超过 10%，则样本量至少应为 862。
4. 比例估计：例如，某大学 10000 名本科生，现欲估计爱暑假期间参加了各类英语培训的学生所占的比例。随机抽取了两百名学生进行调查，得到 P=0.35，是估计该大学所有本科生中暑假参加培训班的比例的 95% 置信区间。
5. 平均值估计：例如，研究某小区家庭用于文化方面（报刊、电视、网络、书籍等）的支出，N=200，现抽取一个容量为 20 的样本，调查结果估计该小区平均的文化支出 Y，并给出置信水平 95% 的置信区间。
6. 置信区间估计的应用：例如，某地区 350 个乡为了获得粮食总产量的估计，调查了 50个乡当年的粮食产量，试估计该地区的粮食总产量的 95% 置信区间。
这份文件详细讲解了抽样技术的相关知识点，包括等概抽样、样本均值的定义和性质、置信区间估计等，并提供了多个实例来说明这些知识点的应用。
