分层随机抽样法抽取样本的步骤
分层随机抽样总体方差推导？
分层随机抽样总体方差推导？
对于重复抽样：
假设总体数量为N，其中包含某种特征A的个体数量为a，那么总体比例为πa/N；
此时抽出容量为n的样本，其中包含特征A的个体数量为a1，则样本比例为pa1/n。
由于进行抽样的时候，每一次抽取都可以看成是一次独立重复实验（可以理解为抽到包含A特征的个体为“成功”，否则为“失败”，“成功率”为π），抽出n的样本就可以看成进行了n次独立重复实验。那么a1即“成功”的次数服从二项分布，即a1~B（n，π）。
故 E（p）E（a1/n）（1/n）*E（a1）（1/n）*nππ
D（p）D（a1/n）（1/n2）*D（a1）（1/n2）*nπ（1-π）π（1-π）/n
根据中心极限定理，当n充分大时，p近似服从于N（π，π（1-π）/n）。
高中分类抽样法公式？
设总体可以分为n层进行抽样，第i层的人数为ai，要求总的抽样人数为m，那么对于第i层的抽样人数公式为ximai/n，其中i0,1,2....n。
分层抽样是先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体(层)，然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本的方法。一般地，在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按一定的比例，从各层次独立地抽取一定数量的个体，将各层次取出的个体合在一起作为样本，这种抽样方法是一种分层抽样。
我想问一下分层随机抽样的步骤是什么？
简单抽样的一个条件是，对象均匀。当总量大时，对象就不容易混合均匀，所以，容易造成抽样不公平。所以得到的结果就不是好的结果。简单随机抽样需要一个个“往外拿”会有很大的工作量；但是系统抽样就可以避免这一点了，因为它是根据编号来抽取样本的，这样只要根据编号就可以抽出样品了。
分层抽样有针对性啊。根据调查人群的分布比例，确定抽取的人数。这样调查结果有针对性，反映的结果准确。因为不同类别的人对同一问题的看法不同，所以分层抽样就体现了它的好处。
可以问老师举例子，课本上没有吗？我现在不知道。
分层抽样法步骤？
首先，辩明突出的人口统计特征和分类特征，这些特征与所研究的行为相关。例如，研究某种产品的消费率时，按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。为了把性别作为有意义的分层标志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。调查表明，一般来说，识别出 6 个重要的显著特征后，再增加显著特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。
第二，确定在每个层次上总体的比例（如性别已被确定为一个显著的特征，那么总体中男性占多少比例，女性占多少比例呢？）。利用这个比例，可计算出样本中每组（层）应调查的人数。
最后，调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本。