不重复抽样计算公式，放回抽样和不放回抽样概率的区别?
不重复抽样计算公式？
σp=根号下(π(1-π)/n)
放回抽样和不放回抽样可能性的区别？
一、算法不一样：
比如：现有一批产品共有10件，这当中8件为正品，2件为次品，假设从中一次取3件，求3件都是正品的可能性
1、若不放回，则算法是：（3/5）*（2/4）＝3/10
上式中2/4为：在首次获取红球下，第二次再获取红球的可能性（还剩2红2白）
3/5为首次获取红球的可能性（3红，2白，明显获取红的可能性是3/5）
2、若放回，则算法是：（3/5）*（3/5）=9/25，因为是放回，故每一次获取红球的可能性都是一样的，都为3/5，两次都获取红球，就用乘法解。
二、含义不一样：
1、放回抽样(sampling with replacement)，一种抽样方式.它是在逐个抽取个体时，每一次被抽到的个体放回整体中后，再进行下次抽取的抽样方式。
2、不放回抽样，一种抽样方式，它是在逐个抽取个体时，每一次被抽到的个体不放回整体中参与下一次抽取的方式。采取不重复抽样方式时，整体单位数在抽样途中渐渐减小，整体中各个相关机构被抽中的可能性先后不一样。不放回抽样也指整个样本一次同时抽取的抽样方式。
扩展资料：
不放回抽样(sampling without replacement)，即每一次从整体中抽取一个单位，经调查记录后不可以再故将他放回整体中，因为这个原因，每抽一个单位，整体单位数就减少一个，每个单位被抽中的可能性不一样，如第一个样本单位被抽中的可能性为
一、算法不一样：
比如：现有一批产品共有10件，这当中8件为正品，2件为次品，假设从中一次取3件，求3件都是正品的可能性
1、若不放回，则算法是：（3/5）*（2/4）＝3/10
上式中2/4为：在首次获取红球下，第二次再获取红球的可能性（还剩2红2白）
3/5为首次获取红球的可能性（3红，2白，明显获取红的可能性是3/5）
2、若放回，则算法是：（3/5）*（3/5）=9/25，因为是放回，故每一次获取红球的可能性都是一样的，都为3/5，两次都获取红球，就用乘法解。
二、含义不一样：
1、放回抽样(sampling with replacement)，一种抽样方式.它是在逐个抽取个体时，每一次被抽到的个体放回整体中后，再进行下次抽取的抽样方式。
2、不放回抽样，一种抽样方式，它是在逐个抽取个体时，每一次被抽到的个体不放回整体中参与下一次抽取的方式。采取不重复抽样方式时，整体单位数在抽样途中渐渐减小，整体中各个相关机构被抽中的可能性先后不一样。不放回抽样也指整个样本一次同时抽取的抽样方式
1、以从一个口袋中取球作为例子，每一次随机地取一只，每一次取一只球后放回袋中，搅匀后再取一球，这样的取球方法为放回取样。放回抽样的每一次抽样途中每个小球被抽到的几率是相等的。
2、每一次取一只球后不放回袋中，下一次从剩下的球中再取一球，这样的取球方法为不放回取样。
放回抽样和不放回抽样是有明显差别的:下面简单分析一下:举个简单例子，就拿你刚才的例子来说1、若不放回，则算法是:(3/5)*(2/4)=3/10上式中3/5为首次获取红球的可能性(3红，2白，明显获取红的可能性是3/5)2/4为:在首次获取红球下，第二次再获取红球的可能性(还剩2红2白)这样的算法比较容易理解的2、若放回，则算法是:(3/5)*(3/5)=9/25因为是放回，故每一次获取红球的可能性都是一样的，都为3/5，两次都获取红球，就用乘法这样的理解式计算比剑简单，而且，容易接受不要用你的公式，不好理解，故此，容易出错说一下，C(a,b)/C(x,y)=A(a,b)/(x,y)是永远成立的不信把你的公式拿出来验证一下高中时学到这些东西，大学就接触的少了，这是印象但是，肯定这都是没有错的期望对你有用
清楚频率和组距怎么求样本容量？
用公式求样本容量。
（1）重复抽样方法下：
变量整体重复抽样计算公式：
属性整体重复抽样：
（2）不重复抽样方法下：
变量整体不重复抽样计算公式：
属性整体不重复抽样：
从定性的方面考虑样本量的大小，其考虑原因有：决策的重要性，调研的性质，变量个数，数据分析的性质，同一类型研究中所用的样本量，出现率，完成率，资源限制等。
详细地说，更加重要的决策，需更多的信息和更准确的信息，这个问题就需很大的样本；探索性研究，样本量大多数情况下较小，而结论性研究如描述性的调查，还要很大的样本；收集相关不少变量的数据，样本量就要大一部分，以减少抽样误差的积累效应；
假设需采取多元统计方式对数据进行复杂的高级分析，样本量就需要很大；假设需非常具体的分析，如做不少分类等，也需大样本。针对子样本分析比限于对总样本分析，所需样本量要大得多。
无偏估计量怎么计算？
可能性中的无偏估计量的判断直接按照数学希望就可以，因为数学希望即无偏估计量。针对待估参数，不一样的样本值就可以得到不一样的估计值。一个自然而，基本的衡量标准是要求估计量无系统偏差。其实就是常说的说，尽管在一次抽样中得到的估计值未必恰好等于待估参数的真值，但是在非常多重复抽样时，所得到的估计值平均起来应与待估参数的真值一样。期望估计量的均值（数学希望）应等于未知参数的真值，那就是这里说的无偏性（Unbiasedness）的要求。数学希望等于被估计的量的统计估计量称为无偏估计量。
统计学的全部公式是什么？
统计学中经常会用到的基本公式
1、确定粗数与组距的公式
(1)粗数(等距经验公式)n-143.332leN
(2)组距(等距经验公式) d = R =( KM 柱3332lg(3)已分粗的粗距式变量数列的粗距=本粗的上限一本組的下限(开口组机距除外)
2、组中值( I 、有上下限的组中值=(本组的上限+下限)几或本组的下限+(本组组即2):(2)、无上限的开口组的组中值本组的下限+ IR 相邻组组距:(3)、无下限的开口组的组中值本的眼-1n个机倻机冒(当计算结果不可能为零或负值时,取本组上限的1)
3、频事= fE 两个性质 A 各组的频率不小于0且不大于 I B 各组的频率和为 l
4、算术平均数(1)、基本公式算术平均数=标志总量
第三章 统计整理
a) 组距＝上限－下限
b) 组中值＝（上限+下限）÷2
c) 缺下限开口组组中值＝上限－1/2邻组组距
d) 缺上限开口组组中值＝下限+1/2邻组组距
第四章 综合指标
i. 相对指标
1. 结构相对指标＝各组（或部分）总量/整体总量
2. 比例相对指标＝整体中某一些数值/整体中另一些数值
3. 比较相对指标＝甲单位某指标值/乙单位同一类型指标值
4. 强度相对指标＝某种情况总量指标/另一个有联系而性质不一样的情况总量指标
5. 计划完成程度相对指标＝实质上数/计划数
＝实质上完成程度（%）/计划规定的完成程度（%）
ii. 平均指标
1.简单算术平均数：
2.加权算术平均数 或
iii. 变异指标
1. 全距＝大标志值－小标志值
2.标准差: 简单σ= ； 加权 σ=
3.标准差系数:
第五章 抽样推断
1. 抽样平均误差：
重复抽样：
不重复抽样：
2.抽样极限误差
3.重复抽样条件下：
平均数抽样时必要的样本数目
成数抽样时必要的样本数目
不重复抽样条件下：
平均数抽样时必要的样本数目
第七章 有关分析
1.有关系数
2.配合回归方程 y＝a＋bx
3.估计标准误：
第八章 指数成绩
一、综合指数的计算与分析
(1)数量指标指数
此公式的计算结果说明复杂情况整体数量指标综合变化的方向和程度。
( - )
此差额说明因为数量指标的变化对价值量指标影响的绝对额。
(2)质量指标指数
此公式的计算结果说明复杂情况整体质量指标综合变化的方向和程度。
（ - ）
此差额说明因为质量指标的变化对价值量指标影响的绝对额。
加权算术平均数指数=
加权调和平均数指数=
复杂情况整体总量指标变化的原因分析
相对数变化分析：
= ×
绝对值变化分析：
- = ( - )×（ - ）
第九章 变动数列分析
一、平均发展水平的计算方式：
(1)由总量指标变动数列计算序时平均数
（1）由时期数列计算
（2）由时点数列计算
在间断时点数列的条件下计算：
若间断的间隔相等，则采取“首末折半法”计算。公式为：
若间断的间隔不等，则应以间隔数为权数进行加权平均计算。公式为：
(2)由相对指标或平均指标变动数列计算序时平均数 基本公式为：
式中： 代表相对指标或平均指标变动数列的序时平均数；
代表分子数列的序时平均数；
代表分母数列的序时平均数；
逐期增长量之和 积累增长量
二、平均增长量＝----—＝----—
逐期增长量的个数 逐期增长量的个数
计算平均发展速度的公式为：
(2)平均增长速度的计算
平均增长速度＝平均发展速度-1（百分之100）
不放回抽取和放回抽取的区别？
一、算法不一样：
比如：现有一批产品共有10件，这当中8件为正品，2件为次品，假设从中一次取3件，求3件都是正品的可能性
1、若不放回，则算法是：（3/5）*（2/4）＝3/10
上式中2/4为：在首次获取红球下，第二次再获取红球的可能性（还剩2红2白）
3/5为首次获取红球的可能性（3红，2白，明显获取红的可能性是3/5）
2、若放回，则算法是：（3/5）*（3/5）=9/25，因为是放回，故每一次获取红球的可能性都是一样的，都为3/5，两次都获取红球，就用乘法解。
二、含义不一样：
1、放回抽样(sampling with replacement)，一种抽样方式.它是在逐个抽取个体时，每一次被抽到的个体放回整体中后，再进行下次抽取的抽样方式。
2、不放回抽样，一种抽样方式，它是在逐个抽取个体时，每一次被抽到的个体不放回整体中参与下一次抽取的方式。采取不重复抽样方式时，整体单位数在抽样途中渐渐减小，整体中各个相关机构被抽中的可能性先后不一样。不放回抽样也指整个样本一次同时抽取的抽样方式。
