Math ClubMath Club
v1 · padrão canônico

Lição 101 — Amostragem: tipos, vieses e distribuição amostral

Amostragem aleatória simples, estratificada e por conglomerados. Vieses de seleção. Distribuição amostral da média e o Teorema Central do Limite.

Used in: 3.º ano do EM (17-18 anos) · Equiv. Stochastik LK alemão · Equiv. Math B japonês · H2 Statistics singapurense

Xˉ=1ni=1nXi,E[Xˉ]=μ,Var(Xˉ)=σ2n\bar X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} X_i, \quad \mathrm{E}[\bar X] = \mu, \quad \mathrm{Var}(\bar X) = \frac{\sigma^2}{n}
Choose your door

Rigorous notation, full derivation, hypotheses

Definicja rygorystyczna

Struktura: populacja, próba i estymatory

"Próba to podzbiór populacji. Statystyka to liczba obliczona z próby. Parametry to liczby, które podsumowują dane całej populacji." — OpenStax Statistics, §1.1

Typy próbkowania

"W próbkowaniu stratyfikowanym populacja jest podzielona na grupy zwane stratami. Następnie losowo pobiera się próbę z każdego stratu." — OpenStax Statistics, §1.3

Pożądane właściwości estymatorów

Rozkład próbkowy średniej

Wspólne błędy

SelekcjiBraku odpowiedziSamoselekjiPrzetrwaniaankieta online:wyklucza osoby bez internetuodpowiadający różni sięod nieodpowiadającegowolontariusze różnią sięod populacjianalizuje tylko tych, którzyprzetrwaliWszystkie powodują systematyczne błędne szacunki

Cztery klasyczne źródła błędu próbkowania. Każde sprawia, że próba nie reprezentuje populacji docelowej.

Przykłady rozwiązane

Exercise list

30 exercises · 7 with worked solution (25%)

Application 20Understanding 4Modeling 4Challenge 1Proof 1
  1. Ex. 101.1Application

    Fabryka produkuje śruby ze średnią masą μ\mu i odchyleniem standardowym σ=50\sigma = 50 g. Pobierana jest próba n=100n = 100 śrub. Oblicz błąd standardowy średniej próbkowej.

  2. Ex. 101.2Application

    Ankieta zaczyna się od n=25n = 25. Ile razy musisz zwiększyć nn, aby zmniejszyć błąd standardowy o połowę? Wyjaśnij za pomocą formuły.

  3. Ex. 101.3ApplicationAnswer key

    Czas oczekiwania w banku ma rozkład normalny z μ=120\mu = 120 s i σ=15\sigma = 15 s. Pobierana jest próba n=9n = 9 klientów. Jakie jest prawdopodobieństwo Xˉ>125\bar X > 125 s?

  4. Ex. 101.4Application

    Szpital chce oszacować zadowolenie pacjentów z obsługi. Dyrektor wie, że płeć i grupa wiekowa bardzo wpływają na percepcję. Jaki typ próbkowania jest bardziej odpowiedni? Uzasadnij.

  5. Ex. 101.5Application

    Sklep internetowy wysyła e-mail z prośbą o ocenę po każdym zakupie. Odpowiada tylko 12% klientów. Zidentyfikuj najprawdopodobniejszy typ błędu i wyjaśnij jego wpływ na szacunek.

  6. Ex. 101.6Application

    Ankieta chce oszacować odsetek gospodarstw domowych z dostępem do internetu na obszarach wiejskich, z marginesem błędu 4% z 95% pewnością. Jaka jest minimalna wielkość próby?

  7. Ex. 101.7Application

    Konsultant analizuje średni wzrost 50 startupów założonych 5 lat temu i wciąż aktywnych, wnioskując, że "startupy rosną średnio 120% rocznie". Jaki błąd jest obecny?

  8. Ex. 101.8Application

    Pokaż, że średnia próbkowa Xˉ\bar X jest (a) nieobciążona, (b) konsystentna i (c) efektywna dla μ\mu, w klasie estymatorów liniowych.

  9. Ex. 101.9Application

    Badanie dotyczące wydatków na transport publiczny zbiera n=400n = 400 rejestrów. Historyczne odchylenie standardowe wynosi \sigma = R\,40$. Oblicz błąd standardowy i zinterpretuj jego znaczenie.

  10. Ex. 101.10Application

    IBGE chce oszacować średni dochód brazylijskich przedsiębiorstw. Opisz, jak wyglądałoby proste próbkowanie losowe, stratyfikowane wg sektora i grupowe. Które byłoby bardziej efektywne? Dlaczego?

  11. Ex. 101.11UnderstandingAnswer key

    Dla średniej próbkowej Xˉ\bar X z ustalonym nn i iid populacją, które stwierdzenie jest poprawne?

  12. Ex. 101.12UnderstandingAnswer key

    Dlaczego w wielu praktycznych badaniach średnia próbkowa ma rozkład w przybliżeniu normalny, nawet nie znając dokładnego rozkładu populacji?

  13. Ex. 101.13Understanding

    Stwierdzenie: "W prostym losowym próbkowaniu każda osoba ma takie samo prawdopodobieństwo bycia wybraną. To jest równoważne z twierdzeniem, że każdy zestaw nn osób ma takie samo prawdopodobieństwo bycia próbą." Stwierdzenie jest poprawne?

  14. Ex. 101.14Application

    Historyczna średnia ocena egzaminu wynosi μ=3,5\mu = 3{,}5 z σ=1,5\sigma = 1{,}5. Dla klasy n=36n = 36, jakie jest prawdopodobieństwo, że średnia klasy będzie poniżej 3,2?

  15. Ex. 101.15Application

    IBGE musi oszacować dostęp do sanitacji w gminach na całym Brazylii, z ograniczonym budżetem. Lista gospodarstw domowych nie jest dostępna, ale lista gmin i ulic tak. Zaproponuj plan próbkowania.

  16. Ex. 101.16Application

    Ankieta z n=400n = 400 wyborców wykazała p^=60%\hat p = 60\% aprobaty dla władz gminnych. Oblicz błąd standardowy i margines błędu z 95% pewnością.

  17. Ex. 101.17ApplicationAnswer key

    Oblicz minimalne wielkości próby do oszacowania proporcji z marginesem błędu (a) 5% i (b) 2,5%, oba z 95% pewnością. Wyjaśnij relację między wynikami.

  18. Ex. 101.18Application

    Przedsiębiorstwo ma 3000 klientów w kolejności numerów umów. Chce wybrać 300 do ankiety. Opisz procedurę próbkowania systematycznego i omów, kiedy może wprowadzić błąd.

  19. Ex. 101.19Application

    Masa worków ryżu ma μ=70\mu = 70 kg i σ=10\sigma = 10 kg. Dla próby n=64n = 64, oblicz P(68Xˉ72)P(68 \leq \bar X \leq 72).

  20. Ex. 101.20Understanding

    Uniwersytet przeprowadza badanie zadowolenia ze studiami będącymi w trakcie. Jaki błąd jest najbardziej istotny w tym podejściu?

  21. Ex. 101.21Application

    Bez wcześniejszej wiedzy o pp, jaka jest minimalna wielkość próby do oszacowania proporcji z marginesem błędu 2% z 95%?

  22. Ex. 101.22Application

    Badacz rozmawia z mieszkańcami miasta od drzwi do drzwi między godz. 9:00 a 17:00 w dni robocze. Chce oszacować średni dochód gospodarstwa domowego. Zidentyfikuj błąd i opisz jego kierunek (niedoszacowanie czy przeszacowanie średniego dochodu?).

  23. Ex. 101.23ApplicationAnswer key

    Czas konsultacji lekarskiej ma σ=12\sigma = 12 min. Oblicz błąd standardowy średniej dla n=25n = 25 i n=100n = 100 oraz porównaj.

  24. Ex. 101.24Application

    Miesięczne zużycie energii elektrycznej w mieście ma μ=500\mu = 500 kWh i σ=80\sigma = 80 kWh. Dla n=100n = 100 wylosowanych gospodarstw domowych, oblicz P(Xˉ>510)P(\bar X > 510).

  25. Ex. 101.25Modeling

    IBGE używa około 211 tys. gospodarstw domowych w PNAD Kontynualnej. Krajowa stopa bezrobocia wynosi około 12%. (a) Jaki byłby minimalny teoretyczny nn do oszacowania bezrobocia z marginesem ±0,5%\pm 0{,}5\% z 95%? (b) Dlaczego IBGE używa znacznie większego nn?

  26. Ex. 101.26ModelingAnswer key

    Bank chce oszacować średnią zaległość w portfelu kredytowym 500 tys. klientów. Zmienność zaległości bardzo zmienia się wg grupy dochodowej. Zaproponuj efektywny plan próbkowania i uzasadnij przydział wywiadów wg straty.

  27. Ex. 101.27Modeling

    Analityk finansowy porównuje średni historyczny zwrot aktywnych funduszy inwestycyjnych i kończy, że aktywni menedżerowie przewyższają indeks. Dane zawierają tylko fundusze, które wciąż istnieją dzisiaj. Zidentyfikuj błąd i wyjaśnij, jak wpływa na wniosek.

  28. Ex. 101.28Modeling

    Pokaż algebraicznie, że S2=1n1(XiXˉ)2S^2 = \frac{1}{n-1}\sum(X_i - \bar X)^2 jest nieobciążona dla σ2\sigma^2. Dlaczego dzielnik to n1n-1 zamiast nn?

  29. Ex. 101.29ChallengeAnswer key

    Zastosuj nierówność Hoeffdinga dla Xi[0,1]X_i \in [0, 1]: P(Xˉμ>t)2exp(2nt2)P(|\bar X - \mu| > t) \leq 2\exp(-2nt^2). Dla t=0,05t = 0{,}05, oblicz ograniczenie dla n=100n = 100 i n=1000n = 1000. Zinterpretuj wynik.

  30. Ex. 101.30Proof

    Formalnie udowodnij, że średnia próbkowa Xˉ=1nXi\bar X = \frac{1}{n}\sum X_i jest (a) nieobciążona i (b) konsystentna dla μ\mu, używając nierówności Czebyszewa do części (b).

Źródła

Updated on 2026-05-06 · Author(s): Clube da Matemática

Found an error? Open an issue on GitHub or submit a PR — open source forever.