2.1. Systematic &Stratified Random

2.1. Systematic &Stratified Random Sampling
Many populations are naturally divided into a number of
non-overlapping subpopulations, denoted as strata or
clusters. Generally the population is divided into K strata,
each consisting of
individuals. If the estimator of the
mean in each stratum is unbiased, then the stratified
estimator of the mean for the stratified sample is an
unbiased estimator of the population mean, µ. In most cases
stratified sampling leads to more efficient sampling than
simple random sampling, so that higher precision(less
variance) can be obtained in the estimates. (Jorgen
Lauridsen, 2005).Precision can be calculated based on
different allocations of the sample,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.1 ระบบและแซดสุ่ม
ประชากรส่วนมากจะแบ่งออก NaturallySpeaking JSON จำนวนของ
ประชากรไม่ทับซ้อนกัน, แสดงเป็นชั้นหรือ
กลุ่ม โดยทั่วไปประชากรจะถูกแบ่งถนน JSON K,
ไลคร่าประกอบด้วย? Personen หากประมาณการของ
ค่าเฉลี่ยในไลคร่าชั้นเป็นที่เป็นกลางแดนแซด
ประมาณการค่าเฉลี่ยสำหรับตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็น
ประมาณการที่เป็นกลางของประชากรหมายถึงμ ในกรณีที่ต้อง
สุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นนำไปสู่การมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าการสุ่มตัวอย่าง
สุ่มอย่างง่ายเพื่อว่าแม่นยำ Hogere (น้อย
แปรปรวน) กาญจน์ได้รับประมาณการที่ (Jorgen
Lauridsen 2005) .Precision กาญจน์ได้รับการคำนวณขึ้นอยู่กับ
การจัดสรรที่แตกต่างกันของตัวอย่าง