抽样（Sampling）从目标总体来看，这是一种推论统计方法（Population）一部分个体体作为样本（Sample)，通过观察样本的某一或某一属性，根据获得的数据对整体数量特征进行一定的可靠性估计和判断，从而实现对整体的理解。
1.抽样方法
抽样简单随机（simplerandomsampling），也叫纯随机抽样。从整体上看。N随机抽取单位n作为样本，每个单位都有相同的概率抽取样本。其特点是：统计原理和样本
每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。抽样简单随机是其它各种抽样形式的基础。通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。
抽样简单随机系统抽样（systematicsampling），也被称为等距抽样。将整个单位按一定顺序排列，在规定的范围内随机选择一个单位作为初始单位，然后根据事先规定的规则确定其他样本单位。先从数字1到k随机抽取一个数字r作为初始单位，以后依次取r k、r 2k……等单位。该方法操作简单，可提高估计精度。
分层抽样（stratifiedsampling），抽样单位根据一定的特点或规则分为不同的层，然后从不同的层中独立的层中提取样本。确保样品的结构与整体结构相似，从而提高估计精度。
2.中心极限定理()
无论整体分布如何，任何整体样本的平均值都将围绕整体平均值，并呈现正态分布。根据整体信息，判断样本（是一个数据集）是否属于整体（根据正态分布的特点，在正态分布中，三个标准差范围内的数据概率为97%。当样本的平均值偏离三个标准差时，表明样本不属于整体）
动态展示中心极限定理
1、总体标准差表示：统计原理和样本
个体值与整体平均值的偏差程度；总体标准差为：统计原理与样本的总体偏差
，其中u整体均值，n为总体的个体数量。
当样本估计整体标准差时，如果直接应用整体标准差公式，则得到的值将较小，因为样本的个人数量小于整体，直接应用整体标准差公式的值将较小。
因此，需要除以样本估计的总体标准差n-1：，其中u样本的平均值，n样本的个体数量。
2、标准误差：表示所有样本（多个样本数量）平均值的标准差，用于衡量样本平均值的波动。当我们用样本平均值估计总平均值时，样本平均值偏离总平均值的标准误差为：
当样本容量时，总体标准差是固定的n样本平均值偏离总平均值的标准误差越大，样本容量的增加可以减少估计误差。
3.避免偏差
样本偏差：以少数个人的信息代表整体，以一般偏差。例如，通过少数人不阅读就能取得巨大的成就来证明阅读是无用的。实际的阅读和学习是当代生存的标准技能，以个人的例子代表整体，但个人的例子并不具有代表性。为了避免这种偏见，我们需要使用更具代表性的数据信息来代表整体
幸存者偏差（沉默数据）：只看到某种筛选的结果，没有意识到筛选过程，因此忽略了筛选的关键信息。一般来说，由于样本信息渠道过于单一，获得的样本信息不全面，因此得出了不正确的结论。例如，在生活中，人们经常推荐：我的一个朋友去找老中医治愈，或者我的一个亲戚吃了这种药。通过我关系渠道获得的信息来判断和证明医生或这种疗效是有偏见的，忽略了我不知道的信息。为了避免这种偏见，我们需要学习从多个角度全面观察问题，避免获得的信息渠道股票过于单一，看到的现象过于片面
信息茧房：指你看到的所有信息都是你感兴趣的，但你看不到世界上的其他信息。个性化推荐更容易导致信息茧房。例如，当我们想获得新的商品信息时，淘宝总是推荐我们最近浏览的商品或相关商品，这增加了我们搜索时间的成本，尽管这个相关推荐确实帮助许多买家推荐我们想要的商品。如果我们想获得不同的信息，我们需要避免信息茧房。
生活中很多例子都跟统计学有关系，但这些贴近生活的例子却常常被我们忽视。我们应该在学习统计学过程中多想想有哪些生活中的例子是我们正在学习的内容，这样学习内容就更觉得有趣味性，也能增加我们对学习的兴趣。知识本来就是为了学以致用。找到15958599张原始统计原理和样本设计图片，包括统计原理和样本图片、材料、海报、证书背景、源文件PSD、PNG、JPG、AI、CDR等格式素材！
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