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最常用的两种抽样方法直播_抽样调查的四种方式(2024年12月看点)

内容来源：亚心网络所属栏目：新闻更新日期：2024-12-01

最常用的两种抽样方法

英国硕士论文：5步搞定数据收集与分析 𐟎“ 许多同学在准备硕士论文时，选题往往耗费了大量时间，因为一个新颖的题目确实能为论文增色不少。然而，除了选题，数据收集和分析也是论文成功的关键。 𐟓Š 数据收集和分析是论文中技术难度最高的部分，但通过以下五个步骤，你可以更有效地进行数据收集和分析，从而得出准确的结论。 𐟔 第一步：明确假设和规划研究设计假设：将每个假设表述为原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。原假设通常与预测变量无关，而备择假设则是对关系的预测。研究设计：规划你的研究设计，确保数据收集和分析的顺利进行。 𐟓ˆ 第二步：收集数据选择样本：主要有两种方法——概率抽样和非概率抽样。创建采样程序：根据可用资源决定如何招募参与者。计算样本量：参考其他研究或统计数据来确定合适的样本量，既要保证样本的代表性，又要控制成本。 𐟓Š 第三步：描述和总结数据检查数据：通过组织频率分布表或条形图观察变量数据。计算集中趋势：关注众数（Mode）、中位数（Median）和平均数（Mean）这三个指标。计算可变性：关注范围（Range）、四分位数范围（Interquartile range）、标准差（Standard deviation）和方差（Variance）。 𐟔젧쬥››步：检验假设统计推断方法：常用的有两种——估计（Estimation）和假设检验（Hypothesis testing）。参数检验：包括比较检验（Comparison tests）、Z检验和T检验等。 𐟓Š 第五步：解释结果统计显著性：将P值与设定的显著性水平进行比较，确定结果是否具有显著性。效应量：即使结果有统计学意义，也不一定在实际应用中有实际意义。其他注意事项：决策错误、频率论和贝叶斯统计也是需要考虑的因素。 𐟓š 为了帮助大家更好地进行数据收集和分析，这里还提供了一本贝叶斯统计的入门书籍，供大家参考。希望留学的同学们都能充分利用这些资源，让你的硕士论文更加科学和准确！

R语言MH算法和Gibbs抽样详解 𐟓š今天我们要探讨的内容可能有点枯燥，也比较专业，但非常实用。在随机过程的模拟中，我们经常需要从特定分布中生成随机数。幸运的是，R语言已经内置了许多常见分布的抽样函数，如rnorm和runif等，只需指定分布参数即可生成随机数。但如果我们需要从较少见的分布或混合分布中生成随机数，就需要用到随机过程中的抽样方法。 𐟔在一维情况下，常用的抽样方法是MH算法。其优点在于形式简单且理论基础强大。假设我们想要的分布密度函数为f，那么可以通过MH算法构造一个平稳分布正好为f的时齐马尔可夫链。只要产生充分多的样本数据，这些样本数据就会依分布收敛到平稳分布f，从而完成随机数的生成。 𐟒᥅𗤽“实现步骤如下：首先给定一个建议分布q（通常为常见分布的随机游走模型）；然后在第t步假定一个初始状态m，在分布函数q(x|m)中产生新随机数x，然后计算MH比例数为f(X)*q(m|x)/(f(m)*q(x|m))。将该比例数与标准均匀分布随机数u比较，若比例数大于u，则接受x作为新产生样本，否则继续以m作为新产生的样本。在R语言中，通常选择q为x=m+e的分布函数，其中e服从标准正态分布，这样可以通过rnorm命令产生随机数，并借由简单的乘除运算产生我们需要的随机数。需要注意的是，最后选取可作为样本的随机数时，需要去除掉开始时的一部分样本，因为这部分样本受初始值取值影响较大，距离平稳分布较远，不能成为代表性样本点。 𐟌在多维情形下，通常使用Gibbs抽样方法进行随机向量的生成。Gibbs抽样的一个好处是在理论上更加简单，不需要一个建议分布，而是直接从f的条件分布中产生样本。但这样的方法也带来了计算量的问题，因为需要先通过多元微积分计算出f每一维度的条件分布再依次产生样本。当维度很高且分布形式较复杂时，该方法的弊端就会较为明显。 𐟒ᦀ𛧚„来说，MH算法和Gibbs抽样是两种非常实用的随机过程模拟方法。虽然它们在某些情况下可能比较复杂，但通过合理运用这两种方法，我们可以更有效地生成服从特定分布的随机数。

CFA一级考试重点攻略：抓住这些关键点！准备CFA一级考试，首先要明确方向，不要盲目复习。以下是每门科目的重点内容：数理方法（权重12%，难度B）𐟓Š 首先从这门课开始，因为它会详细介绍计算器的使用方法。重点包括MAD、CV、连续复利计算、critical value、p-value、两种假设检验的错误、4种抽样方法的不同、parametric tests和unparametric tests，以及年金的计算。特别注意年金的计算，区分先付年金和后付年金。经济学（权重10%，难度B-）𐟌 经济学是CFA一级中最简单的一门。虽然第一轮准备时可能不觉得，但到最后会发现其他科目知识点虽然简单但庞杂。需要掌握MC、MB、MP、MRP等各种M的概念，理解所有者和消费者的剩余部分，资源分配的有效性，以及各种因素对剩余、MC、MB的影响。分清长期和短期、公司和行业的曲线移动因素，何处交点为最佳，何处交点最有效，何处是剩余，各种效应，D、MB、MR的关系，工资率的准确含义，以及LAS、SAS和AD的影响因素（这点几乎是这门课的精髓）。财务报表分析（权重20%，难度E）𐟓ˆ 这部分主要讲解IFRS和U.S. GAAP在不同情况下的区别，以及各种报表的元素构成。给一级考友们推荐一些靠谱的资料：《CFA一级每日知识点》𐟓š - 十科知识点精选提炼成的一本资料，中文解析，全篇容易理解，附带知识点涉及到的公式和英文名称，非常实用。《CFA一级中文教材》𐟓– - 蓝皮3本教材，不是原版教材直译，是国内机构教研老师编写的，知识点重难点解析更容易理解，对英文不好的考友非常友好。《CFA一级公式表》𐟓‘ - 所有考试用到的公式集合，按照科目划分，易查找，中英文对照，利用率很高。希望这些资料能帮助你更好地备考CFA一级考试！

CFA一级考试重点科目解析𐟓š 关于CFA一级考试的各科要点，以下是一些详细解析： 1️⃣ 经济学（权重10%，难度B-）经济学是CFA一级中相对简单的一门科目。虽然第一轮准备时可能感觉不到，但到了最后阶段，你会发现其他科目的知识点虽然庞杂，但经济学只要抓住精髓，考试时就会非常轻松。需要注意的关键点包括：MC、MB、MP、MRP等各种M的概念，所有者和消费者的剩余部分，资源分配的有效性，各种因素对剩余、MC、MB的影响，曲线分析，长期和短期的影响因素，交点最佳和最有效的位置，以及各种效应、D、MB、MR的关系。此外，工资率的准确含义也是重点。 2️⃣ 数理方法（权重12%，难度B）数理方法这一章详细介绍了计算器的使用方法，是后续几门科目的基础。需要特别注意的内容有：MAD、CV、连续复利计算、临界值、p值、两种假设检验的错误、4种抽样方法的不同、参数检验和非参数检验的区别，以及年金的计算。特别要注意年金计算中的先付年金等问题，这部分计算起来要格外小心。 3️⃣ 财务报表分析（权重20%，难度E）财务报表分析是CFA一级的重点和难点，需要重点复习。主要知识点包括：IFRS和U.S. GAAP在不同情况下的区别，以及各种报表的构成元素。 𐟓š 推荐资料：《CFA一级每日知识点》：十科知识点的精选提炼，中文解析，附带公式和英文名称，非常实用。《CFA一级中文教材》：蓝皮3本教材，不是原版教材直译，而是国内机构教研老师编写的，知识点重难点解析更容易理解，对英文不好的考生非常友好。通过这些资料，可以帮助你更好地备考CFA一级考试。

bootstrap方法检验中介效应在中介效应分析中，逐步回归法和Bootstrap法是两种常用的方法。逐步回归法需要满足以下三个条件才能证明模型存在中介效应： 1️⃣ 首先，X对Y的回归分析中，回归系数c必须显著（条件1）。如果c不显著，则停止中介效应分析。 2️⃣ 其次，X对M的回归分析中，回归系数a必须显著（条件2）。这意味着自变量X对中介变量M有影响。 3️⃣ 最后，将X和M同时纳入回归模型，检验X和M对Y的联合影响。如果X对Y的回归系数显著性大于0.05，且M对Y的回归系数依然显著，则为完全中介效应。如果X对Y的回归系数显著性小于0.05，且M对Y的回归系数也显著，且模型1中X对Y的系数绝对值小于模型2中X对Y的系数，则为部分中介效应（条件3）。 𐟔𙠥椸€种方法是Sobel中介效应检验法，该方法基于Z统计量，该统计量是间接效应（a*b）的标准误的函数。前提假设是间接效应服从正态分布且需要大样本。在SPSS等软件中，可以计算Sobel的Z值并查阅正态分布表来判断间接效应是否显著。然而，Sobel检验统计量的推导需要假设a*b服从正态分布，这在实际应用中可能存在局限性。 𐟔𙠂ootstrap中介效应检验法则是一种基于中介效应抽样分布为非正态分布的方法。这种方法通过重复抽样来估计间接效应的分布，并基于这个分布来计算置信区间和P值。Bootstrap法适用于中、小样本和各种中介效应模型。通过这些方法，我们可以更准确地检验和分析中介效应，从而更好地理解变量之间的关系。

如何高效备考CFA一级考试？没有金融基础也能通过CFA一级考试？没错，只要你有正确的方法和计划！ 𐟓š 考试科目概览 CFA一级考试涵盖多个科目，包括职业伦理道德、定量分析、经济学、财务报表分析、公司理财、组合管理、其它类投资、固定收益证券、衍生工具和权益投资。每个科目在考试中的比重不同，因此备考时要有所侧重。 𐟔 重点科目复习建议数理方法（占比12%，难度B）首先从数理方法开始，这章会详细介绍计算器的使用方法。需要掌握的内容包括MAD、CV、连续复利计算、critical value、p-value、两种假设检验的错误、4种抽样方法的不同、parametric tests和unparametric tests，以及年金的计算。特别要注意年金的计算，比如先付年金等。经济学（占比10%，难度B-）经济学是CFA一级中最简单的一门。虽然第一轮准备时可能觉得复杂，但到最后会发现，其他科目的知识点虽然简单但庞杂，而经济学只要抓住精髓，考试时就会轻松很多。需要重点掌握的内容有：详细如上图𐟌Ÿ 财务报表分析（占比20%，难度E）这是CFA一级的重点也是难点。需要认真掌握的内容包括各种计价方法、LIFO和FIFO、两种lease、资本化和费用化、回购和分股利、折旧和摊销、存货、无形资产、长期资产revaluation model、折旧方法、税率变化、折价和溢价债券、funded status、几种改变现金流的方法、3种security的会计处理、GAAP和IFRS的区别等。这些内容常常与财报上的科目和比率的变化联系起来，大家要注意哈𐟌Ÿ 𐟓š 备考小贴士我最近发现了一个很好用的小程序，名字叫“高频知识点”。里面有很多CFA考试相关的资料和工具，都是备考必备。我领了一本考前重点知识点100条的书，现在还有，大家可以冲刺→《高频考点100条》！希望大家都能顺利备考，考试顺利通过！加油加油！✊

SPSS中介效应分析：步骤、原理与示例 ### 定义与背景 𐟓š 中介效应，简单来说，就是研究X对Y的影响时，是否会先通过一个中介变量M，然后再影响Y。举个例子，比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M），最终再影响工作绩效（Y）。这个过程就像是一条链条：X→M→Y。数据处理 𐟒𛊥œ訿›行中介效应分析之前，有几个重要的数据处理步骤：消除共线性：这是为了确保变量之间没有高度相关性，避免影响分析结果。设置哑变量：对于分类变量，需要设置哑变量，以便进行更准确的分析。中介作用模型 𐟓ˆ 中介作用模型主要有三种：模型一：X通过M完全影响Y。模型二：X和M共同影响Y。模型三：X通过M部分影响Y。检验原理 𐟔 中介效应的检验主要有两种方法：乘积系数检验法：通过计算X和M的乘积系数，来判断中介效应是否存在。 Bootstrap抽样法：通过多次抽样来估计中介效应的置信区间，从而判断其显著性。步骤详解 𐟓 中介效应的检验步骤非常重要，具体包括：明确研究目的和假设：首先，你需要明确你的研究目的和假设，比如X、M和Y之间的关系。选择合适的数据集：确保你的数据集包含所有必要的变量。数据处理：按照上述的数据处理步骤进行操作。模型构建：根据中介作用模型，构建你的模型。检验中介效应：使用乘积系数检验法或Bootstrap抽样法进行检验。解释结果：根据检验结果，解释中介效应的存在与否。中介效应分析在社会科学研究中非常常见，能够帮助我们理解变量之间的关系。希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用中介效应模型！

CFA一级考试重点科目解析关于CFA一级考试的各个科目，这里有一些关键点供大家参考：数理方法（权重12%，难度B）𐟓Š 这一章会详细介绍计算器的使用方法，为后续科目打下基础。需要掌握的内容包括MAD、CV、连续复利计算、critical value、p-value、两种假设检验的错误、4种抽样方法的不同、parametric tests和unparametric tests，以及年金的计算。特别要注意年金计算中的先付年金等问题，这部分计算起来要格外小心。经济学（权重10%，难度B-）𐟌 经济学是CFA一级中最简单的一门，只要抓住精髓，考试时非常轻松。需要掌握的内容包括MC、MB、MP、MRP等各种M的东西，所有者和消费者surplus部分要认真理解，资源分配的有效性，各种因素对surplus、MC、MB的影响，长期和短期曲线的区分，公司和行业的线移动因素，何处交点为最佳，何处交点最有效，何处是surplus，各种效应，D、MB、MR的关系，wage rate的准确含义，以及LAS、SAS和AD的影响因素（这点几乎是这门后半部分的精髓）。财务报表分析（权重20%，难度E）𐟓ˆ 这部分是CFA一级的重点也是难点，再怎么强调复习这部分也不为过。主要知识点包括IFRS和U.S. GAAP在不同情况下的区别，以及各种statements的元素构成。给一级考友们推荐一些靠谱的资料：《CFA一级每日知识点》：十科知识点精选提炼成的一本资料，中文解析，全篇很容易理解，附带知识点涉及到的公式和英文名称，非常实用。《CFA一级中文教材》（蓝皮3本教材）：不是原版教材直译，是国内机构教研老师编写的，CFA考试知识点重难点，相比全英文教材，知识点解析更容易理解一些，对英文不好的考友非常友好。《CFA一级公式表》：所有考试用到的公式集合，按照科目划分，易查找，中英文对照，利用率很高。希望这些信息对大家有所帮助，祝大家考试顺利！

阴镜检和TCT哪个更准在妇科检查的广阔领域中，阴镜检（阴道镜检查）和TCT（液基薄层细胞检测）是两种常用的诊断手段，它们各自在妇科疾病的早期发现与诊断中发挥着重要作用。那么，面对这两种检查方式，我们不禁要问：阴镜检和TCT，哪个更准呢？本文将为您详细解析这一问题。实际上，阴镜检和TCT各有优势，不存在绝对的“更准”。它们的选择应基于检查目的和患者情况。对于有明显宫颈病变迹象的患者，阴道镜检查更为适用，因为它能直观观察病变情况并及时进行治疗。而对于常规的宫颈癌筛查，TCT则是较为可靠的方法，能够早期发现异常细胞，及时干预。 1、阴镜检（阴道镜检查）：阴道镜检查是一种直观、高清晰度的检查方法。它利用光学窥镜，在强光源照射下，通过扩阴器扩开阴道内部，直接观察阴道和宫颈的黏膜变化及血管形态。这种检查方式不仅能够发现肉眼可见的病变，如宫颈柱状上皮异位、白斑等，还能在可疑部位进行活检，提高诊出率。阴道镜检查的准确率较高，但其准确性也依赖于医生的经验和操作水平。 2、TCT（液基薄层细胞检测）：TCT检查是筛查宫颈癌的一种常用方法，具有操作简便、准确率高、创伤小等优点。在检查过程中，医生会在宫颈表面旋转取样，然后将细胞样本放置到显微镜下进行检查，观察细胞形态，了解有无炎症、癌前病变或宫颈癌等。TCT检查能够早期发现异常细胞，及时干预，是宫颈癌筛查的金标准之一。然而，其准确性也依赖于细胞样本的质量和实验室的检测水平。在日常生活中，也应注意以下事项： 1、定期妇科检查 2、注意个人卫生总之，阴镜检和TCT各有优势，选择哪种检查方式应基于患者情况和检查目的。同时，女性也应注重日常保健和定期检查以维护自身健康。 #领航计划#

南安普顿大学风险管理硕士就读体验分享大家好，我是21Fall的选手，今天来聊聊我在南安普顿大学风险管理硕士的就读体验。 Term 1：初入校园的适应期（9月-次年1月） Quantitative methods（定量方法）这本书主要讲的是统计学的基础知识，比如抽样方法和概率分布。大部分内容都是本科时学过的，但老师讲得很透彻。作业是小组作业（20%）和考试（80%）。我们通常是2-3人一组，自己选一个话题做分析，写3000字的报告。中间需要用一些统计软件，最好组里有人会。 Principles of Risk Management（风险管理原理）这门课主要讨论风险管理的理论，内容有点哲学和心理学的味道，比较文科学起来有点吃力。老师每周会放一些阅读材料，是上课内容的详细解释，大家记得自觉阅读。作业是两个个人报告，一个1000字，一个2000字，老师会在课堂上给一些思路提示。 Enterprise Risk Management and Insurance（企业风险管理与保险）前半学期讲企业风险管理，后半学期讲保险相关的知识，比如保险的特征、定价和运营模式等。作业是一个3000字的个人报告。选修课：我选了Simulation 这节课用的是Anylogic软件，比较小众。Anylogic有三种model，难度层层递进。建模有两种方式：Java编程和拖拽按钮+一点点编程语句。课程内容大多数人都没接触过，一开始可能觉得难入门，但认真学还是可以的。老师讲得不算深，建立的模型难度一般。一周两节课，一节理论课，一节实操课，有助教辅导。作业是小组作业（20%）和考试（80%）。我们通常是4-5人一组，老师随机分队，很玄学，基本每组都会有1-2个外国友人，有猪队友也有负责的大佬，我就分到了猪队友，赶due的时候就很死亡。老师给个大背景，每个组是一个咨询团队，有两个部分：part A是根据大背景想三个问题，每个问题用一个对应的model解决，时间是10分钟；part B是选择part A中的一个model在软件中做详细设定并运行，交一篇2000字报告。总结总的来说，南安普顿大学的风险管理硕士课程还是比较有挑战性的，但只要你认真学，还是能学到的很多东西的。希望大家也能找到适合自己的学习方法，顺利度过这一年的学习生活！