分层抽样

摘要： 本调查的目的为评估西安外事学院护理专业医学营养知识、态度和行为(Knowledge-Attitude-Practice,KAP)模式,为形成针对性别的营养教育方案打下坚实基础。采用分层抽样,选取大一至大四的护理专业医学生填写自制调查问卷。使用Excel记录和SPSS20.0分析数据。所有学生的营养KAP总得分为47.09±6.36,营养知识正确率为53.3%。

摘要： 当前,数据化经营成为生产力发展的重要方向,但以线下运营为主体的烟草行业,其数据采集能力仍有待进一步提高。随着行业市场分析的紧迫性日益加剧,烟草行业需要找到一条兼顾数据采集工作量与分析结果准确性的数据化市场规模评估机制。文章从门店抽样出发,在样本设计、样本检验、还原算法等层面进行了深入研究,提出了完整的市场评估方案并采用真实数据通过了方案测试,为今后烟草行业的市场规模研究提供了行之有效的解决办法。

摘要： 开展森林资源一体化监测,实现样地调查数据与图斑调查数据的有机结合,是我国森林资源调查监测的发展趋势。基于2020年国家森林资源年度监测评价北京市试点项目数据资料,提出利用校验样地修正更新森林面积数据、利用地面样地分层估计森林储量数据的基本思路,并研究提出了具体算法和计算公式。结果显示,基于点面结合的方法,森林面积和乔木林面积估计值的精度能达到99%以上;3项储量指标(蓄积量、生物量、碳储量)的估计精度能达到95%左右。研究表明:基于校验样地修正更新森林面积数据、基于地面样地分层估计森林储量数据的做法,在实践中是可行的;基于校验样地计算森林面积和乔木林面积时,只需分别按森林、非森林和乔木林、非乔木林分2个层即可;计算每层的均值和方差时,应当采用不等整群抽样估计方法。

摘要： 现代电力系统中的间歇式可再生能源占比不断增长,使电力系统可靠性评估的传统方法的效率大幅降低。为此,提出了一种电力系统可靠性评估的非参数重要性分层抽样法,解决了拉丁超立方采样与非参数重要性采样结合时难以进行样本相关性控制的问题,实现了这2种方法的有机结合。该方法可将系统状态样本集中在对可靠性指标贡献大的重要区域,且减少了样本的重复,因此可显著提升含多新能源厂站的现代电力系统可靠性评估的效率。利用实际风电场、光伏电站和水电站的历史出力数据修改了IEEE RTS-79标准测试系统并开展算例仿真,结果显示所提出的非参数重要性分层抽样法的计算速度明显超过单独的重要性采样法,证明了该方法的有效性。

摘要： 针对大数据背景下随机森林算法中存在协方差矩阵规模较大、子空间特征信息覆盖不足和节点通信开销大的问题,提出了基于PCA和子空间分层选择的并行随机森林算法PLA-PRF(PCA and subspace layer sampling on parallel random forest algorithm)。对初始特征集,提出了基于PCA的矩阵分解策略(matrix factorization strategy,MFS),压缩原始特征集,提取主成分特征,解决特征变换过程中协方差矩阵规模较大的问题;基于主成分特征,提出基于误差约束的分层子空间构造算法(error-constrained hierarchical subspace construction algorithm,EHSCA),分层选取信息素特征,构建特征子空间,解决子空间特征信息覆盖不足的问题;在Spark环境下并行化训练决策树的过程中,设计了一种数据复用策略(data reuse strategy,DRS),通过垂直划分RDD数据并结合索引表,实现特征复用,解决了节点通信开销大的问题。实验结果表明PLA-PRF算法分类效果更佳,并行化效率更高。

摘要： 本文通过发放调查问卷的方式对徐州市大学生消费意愿进行调查,利用调查数据分析网红营销模式对大学生消费观与消费行为的影响,以徐州市大学生为调查对象,运用分层二阶段的抽样方法,通过线上调查的方式发放问卷。初步处理并检验问卷数据后,运用列联表分析的方法探讨在网红营销模式中消费是否会促使超前消费行为的产生,分析得出购买网红产品的群体超前消费的金额总是大于未购买网红产品的群体。接着通过建立基于二元选择的logit模型对影响大学生购买决策行为的因素进行回归分析。最后从大学生自身以及社会层面提出如何更好地引导大学生建立绿色健康的消费观的相关建议。

摘要： 伴随着网络技术的持续发展,新时代的数据多数是非结构化类型的数据信息,其特征向量的维数较高,过多的维数会引发维度灾难,通过引入特征选择的模式对于冗余特征进行检测,数据信息的特征子集能够准确获得,实现降维目标。随后由聚类成员质量以及数据差异入手,总结出适于高维数据信息分层抽样的算法。结果表明,此算法具备良好的聚类优势。此研究对后期数据挖掘领域具有非常重大的实用价值。

摘要： 分层抽样是历年高考的重要考点之一,高考常把分层抽样与频率分布、分层抽样与概率结合起来进行考查,也反映了高考的命题方向。这类问题,难度不大,但考查的知识面较广,值得同学们重视。

摘要： 为响应国家乡村振兴战略、促进新农村建设,选取江西省九江市修水县7个具有代表性的山塘作为研究对象,对新农村建设水平(由生态建设成果、村民环保态度、村民环保意识体现)和山塘水水质管护质量(由水质溶氧量、pH值体现)开展调研。本次调研采用问卷调查与实地水质测量,利用分层抽样和随机抽样等方式收集数据。通过标准指数法对数据进行评价分析,结果显示,本次调研的7个山塘的pH值均达到《地表水环境质量标准》(GB3838—2002)VI类地表水要求,5个村镇的总体水质评价排序为:桃坪村、杨家坪村、潭坑村、坳头村、黄溪村。

摘要： 系统思维要求学生将所认识的对象作为一个完整的系统,从整体与部分的区别和联系进行思考。系统思维导向下的“三问”教学模式指教师要擅于引导学生提出和思考“是什么”“为什么”和“怎么样”这三个问题,其具有多序性和统一性的特点。文章以“分层抽样”为例,通过两次数学实验,引发学生自主提出和思考“三问”并寻求答案,最终做到对分层抽样知识的有效学习,提升学生的数学核心素养。

摘要： 流数据相对于传统的静态数据,由于其无限性和动态性,是数据挖掘领域一个研究热点,近似查询技术在海量数据流实时分析领域得到了越来越多的认可,并且得到了广泛的应用.提出了一种综合流式处理和批处理的近似查询模型,利用滑动窗口提供流式近似查询能力,利用改进的分层抽样算法对于数据流产生的海量历史数据,进行分层抽样,最大限度避免偏倚值对于查询结果的影响.实验表明,提出的算法结合了滑动窗口流式分析以及分层抽样技术批处理分析的优点,提高了查询的精度.

摘要： 分层抽样方法在文献中有过探讨，但是是对不放回抽样，在舍去无穷小量部分后，得出了按比例抽样方差不超过简单随机抽样方差的结论。本文运用概率方法，通过把多维随机变量的值域进行分层，构造出一类随机变量，在分析了其具有良好性质的基础上，以两种抽样方式证明了，多维情况下按比例抽样方差不超过随机抽样方差。

摘要： 国家烟草专卖局推进的数字烟草建设,使得传统的依靠经验决策的方式向依据数据决策的方式转变.为了从数据上全面了解烟草市场,需要建立一套科学合理的样本点选取方法.本文提出一套新的样本点选取方法,在分层抽样原理基础上,详细讨论了分层维度,并借鉴大数据分析技术最优化分层指标.本文还详细讨论了样本容量、还原方法、数据采集方式和样本点更新等内容,阐述了新方法与传统方法相比的3大优势.本文展示了样本点体系在卷烟市场容量和批发销量预测、卷烟市场跟踪和卷烟投放分析3个方面的应用,最后简单探讨了新的样本点选取方法在其他应用场合的推广.

摘要： 目的：全面分析临床中不合理用药的情况，进行归纳总结，为刚踏入医疗行业的医生提供参考，避免对患者产生不必要的危害，以达到安全、有效、经济、迅速用药的目的。方法：采用分层抽样的方法进行抽取处方，筛选出不合格的处方并进行错误原因的归纳总结。结果：对归纳总结后的不合理之处逐一进行分析探讨，并给出避免的建议。结论：通过对不合理用药的全面分析和归纳，让刚踏入医疗行业的医生能很好的认识到这些问题之处，积累经验，避免患者因医生的经验不足而受到的这些不必要的伤害，一来完善了医生知识体系，二来维护了患者的切身利益。

摘要： GEE是常见的边际模型估计方法。但只有当观测数据是完全随机缺失时，普通GEE才能得到一致无偏的估计结果；当观测值为单调随机缺失时，则需使用IPWGEE。IPW GEE利用个体在每一观测时刻缺失的条件概率，对观测值加权后进行估计，得到一致无偏估计结果。不同的缺失条件概率，会得到不同的权重，从而IPW GEE的估计结果也不同。个体缺失概率的估计可以运用Logistic 模型和log-log模型。这两个模型都是常见的分析二分类因变量和影响因素之间关系的模型，但在对同一数据进行分析时，两者预测的缺失概率并不完全相同。两者的连接函数都为S形，但前者的连接函数关于折点对称，个体缺失概率的增长速度在折点前后较一致，变化较小；而后者的连接函数关于折点不对称，个体缺失概率的增长速度，随着缺失概率的增大而增大，尤其是达到折点以后。因此，当个体缺失概率的增长速度突然增大，即样本缺失比例的突然大幅度提高，更适应于使用log-log模型。但只有当个体的缺失概率达到0.2以上时，即当样本缺失比例达到一定规模时，两个函数的缺失概率才有较明显的欧别。rn 本文通过分层抽样，模拟不同缺失比例的单调随机缺失，并分别采用两个模型进行估计，比较所得权重和IPW GEE的估计结果。但由于完成实验的个体比例至少需达到50%，因此在每一次观测时，发生缺失的个体比例均较小，此时个体的缺失概率较小，两个模型的预测缺失概率差异较小，IPW GEE的估计结果基本一致。

摘要： 随着GIS应用越来越广泛,GIS属性数据的质量控制也日趋重要.目前,基于缺陷率的属性数据质量控制理论发展较快,并在某些领域应用.作者在基于分层随机抽样的属性数据缺陷率理论基础上,给出了矿区管网和房屋管理系统中属性数据的缺陷类别；确定了分层抽样方案；得出了各层、各类型的缺陷率及其估计方差；并通过缺陷率限差评价了整个系统中属性数据的质量状况.

摘要： 本文针对大城市短期流动人口出行调查抽样这一问题,根据流动人口进出城市的交通方式,提出了基于分层抽样的混合抽样模型,即使用简单随机抽样进行比例估计后,利用估计结果采用分层抽样方法对目标人群的出行特征开展调查,文章给出了随机抽样比例估计的样本分配公式及分层随机抽样下最优分配的样本分配公式,结论表明该模型优于简单随机抽样的抽样效果。

摘要： 本文具体介绍了砼强度检测抽样的几种方法:现行规程抽样法;简单随机抽样法;分层抽样法.分层抽样法又分一般方式分层抽样,比例分配分层抽样,及最优分配和奈曼分配分层抽样.在理论上得到各方法的抽样数量值的基础上,发展了一个混凝土强度检测抽样系统.软件采用MicrosoftVisualBasic6.0编制,软件应用简单、方便快捷,并通过实例介绍软件的使用方法.

摘要： 对畜禽存栏量的调查是农业统计调查的重要内容之一，其统计调查方法主要是抽样调查。本研究旨在通过实例抽样调查，拟出合适的抽样方法对全国的基础母牛存栏量进行调查估计。采用二阶PPS(sampling with probability proportional to size)抽样、分层等比例抽样、分层二阶典型抽样对内蒙古敖汉旗肉牛存栏量进行调查，比较三种方法的准确度。结果表明，在此三种方法10%的样本量下进行比较时，三种抽样方法按相对误差大小顺序排列为：分层二阶典型抽样＜分层等比例抽样＜二阶PPS抽样，其相对误差分层二阶典型抽样比分层等比例抽样、二阶PPS抽样分别小6.28、53.35个百分点；置信区间按大小顺序排列为：分层二阶典型抽样＜分层等比例抽样＜二阶PPS抽样。总体而言，分层二阶典型抽样的准确度相对较高，相对误差最小，仅为0.0412。故在实际应用当中。分层二阶典型抽样最为适用。

摘要： 对畜禽存栏量的调查是农业统计调查的重要内容之一，其统计调查方法主要是抽样调查。本研究旨在通过实例抽样调查，拟出合适的抽样方法对全国的基础母牛存栏量进行调查估计。采用二阶PPS(sampling with probability proportional to size)抽样、分层等比例抽样、分层二阶典型抽样对内蒙古敖汉旗肉牛存栏量进行调查，比较三种方法的准确度。结果表明，在此三种方法10%的样本量下进行比较时，三种抽样方法按相对误差大小顺序排列为：分层二阶典型抽样＜分层等比例抽样＜二阶PPS抽样，其相对误差分层二阶典型抽样比分层等比例抽样、二阶PPS抽样分别小6.28、53.35个百分点；置信区间按大小顺序排列为：分层二阶典型抽样＜分层等比例抽样＜二阶PPS抽样。总体而言，分层二阶典型抽样的准确度相对较高，相对误差最小，仅为0.0412。故在实际应用当中。分层二阶典型抽样最为适用。

摘要： 本公开涉及一种基于预测和分层抽样的资源池未来负载生成方法。本发明提出了基于预测和分层抽样的未来负载生成方法，通过预测未来单位时间内的请求数量，其通过分析每一个请求所消耗的资源，以及请求的持续时间，依据分类模型确定从历史数据中分层抽样的策略，得到未来的请求数据。这一预测结果能够为确定资源池资源提供依据。

摘要： 本申请提供一种分层抽样方法、装置和计算机设备，上述分层抽样方法包括：将数据库中待抽样的数据存入数据表；获取待抽样的层，根据待抽样的层对所述数据表进行分区，在每个待抽样的层对应的分区中，对所述分区中的数据进行排序；获取每个待抽样的层对应的抽样比例，根据所述抽样比例从所述分区排序后的数据中抽取数据。本申请可以基于SQL实现直接分层抽样，无需另行编写数据处理脚本读取和处理数据，并且将数据源存放于同一张表中，避免了各层数据单独建表引起的数据冗余；另外，对每个待抽样的层对应的分区进行单独抽样，可以避免一次性全表扫描对资源的大量占用。

摘要： 本发明实施例提供一种分层抽样方法、装置和用于分层抽样的装置，用于对k分类的样本数据集在密文基础上抽取样本，其中，所述样本数据集中的样本数据以及所述样本数据对应的分类标签为密文。其中的方法包括：基于所述样本数据集中各样本数据对应的分类标签，计算所述各样本数据对应所述k分类中每个分类的分类标识，所述分类标识为密文；基于预设的采样率以及所述各样本数据对应所述k分类中每个分类的分类标识，确定所述样本数据集对应每个分类的采样标识，所述采样标识为密文；根据所述样本数据集对应每个分类的采样标识，抽取所述样本数据集中的样本数据。本发明实施例可以提高样本数据的隐私安全。

摘要： 本发明提出了一种利用节点邻域从复杂网络中分层抽样代表性子网络方法，包括以下步骤：S1，根据精确度的幂律分布情况得到分层阈值，以及各层内的节点及边的个数；S2，根据所得k值及阈值，将网络实施分层，得到高度节点集NHigher‑degree，中度节点集Nmid‑degree，低度节点集NLower‑degree；S3，确定采样比；S4，执行游走进行抽样，即分别对高度节点集NHigher‑degree，中度节点集Nmid‑degree，低度节点集NLower‑degree用相同的采样比进行抽样，最后将三个不同层的抽样结果进行合并，得到最终抽样结果；S5，对评价指标进行展示。本发明解决了高度节点或低度节点过度入样的问题，以及在度分布、密度与平均聚类系数等性能指标上进行了对比分析。

摘要： 本发明提出了一种从复杂网络中分层抽样代表性子网络的系统，包括原始网络获取模块、网络分层模块、采样比模块和抽样合并模块；原始网络获取模块的数据输出端与网络分层模块的数据输入端相连，网络分层模块的数据输出端与采样比模块的数据输入端相连，采样比模块的数据输出端与抽样合并模块的数据输入端相连。本发明解决了高度节点或低度节点过度入样的问题，也为非连通网络抽样提供了解决方案。

摘要： 本发明公开了基于分层抽样优化的面向异构客户端的联合学习方法，从不同簇中选择可用的客户端；参数服务器将全局模型广播至所有客户端，客户端对本地数据的样本进行训练得到本地模型参数，参数服务器收集每个客户端的本地模型参数信息，采用聚类方法将客户端划分入不同的簇中；每轮训练时，根据样本权重从每个簇中抽取可用的客户端参与训练，进行梯度聚合；每轮参与训练的客户端从参数服务器接收到最新全局模型参数后，使用本地数据计算当前参数下的梯度，迭代后将最新参数发回参数服务器，由参数服务器对传回的参数进行加权平均。本发明在客户端异构条件下可收敛到全局最优解。

摘要： 本发明公开了一种油田表面活性剂制备用分层抽样检测装置，涉及化工检测技术领域，包括检测箱，检测箱内转动连接升降板，升降板的顶端转动连接升降柱，升降柱贯穿检测箱的顶端，检测箱顶部位于升降柱的一侧设有升降驱动装置，升降柱的底部一侧设有旋转驱动装置，检测箱的底端固定连接固定柱，升降柱的两侧自上而下均设有多个取样装置，本发明通过设置多个取样装置能够对检测箱内部各个层面的物料进行抽取检测，增加检测数据的丰富性，提高检测结果的多样性，通过设置搅拌杆能够对检测箱内的物料进行搅拌使之混合均匀，通过设置圣剑驱动装置能够使升降板下移，实现物料的快速完全的排放，对物料的检测和排出效果好。

摘要： 本实用新型涉及环境检测技术领域，公开了一种海洋环境检测用分层抽样装置，包括第一取样器和第二取样器，所述第一取样器的右端开设有第一尾部槽，所述第一取样器的内部滑动连接有第一拉杆，所述第一拉杆的左端贯穿所述第一取样器的左侧壁并延伸到所述第一取样器的外部，所述第一取样器的右侧等距固接有两个连接杆，所述连接杆的右端共同固接有气缸，所述第一取样器和所述第二取样器的内部均安装有取样机构，所述第一取样器和所述第二取样器之间设置有连接机构，在对海水进行分层取样时，将第一取样管及多个第二取样管依次进行拼接，然后竖直放入到海水中，开启气缸，拉动拉杆，使得活塞头被拉动，不同深度的海水将依次吸取进不同取样管的内部。

摘要： 本实用新型公开了一种粉末涂料检测用分层抽样装置，包括固定板，所述固定板的底部固定连接有活动框，所述活动框一侧的底部开设有进料口，所述活动框的内表面滑动连接有滑动板，所述滑动板的顶部和所述活动框内壁的顶部之间固定连接有拉簧，所述滑动板的内部固定连接有活动杆，所述活动杆的外表面固定连接有连接板。本实用新型通过挡板向下的运动，可以打开进料口，使得该位置的粉末涂料进入通过进料口进入到活动框的内部，再通过挡板向上运动，从而可以对进料口进行遮挡，不仅满足了不同层次的粉末涂料的抽取，而且还避免了在抽取过程中，不同层次粉末涂料的混淆，影响取样效果，进一步提高了抽样装置的功能性和实用性。

摘要： 本实用新型涉及抽样装置技术领域，尤其为一种基于小麦仓储的分层抽样装置，包括箱体，所述箱体上端中部固定连接有显示屏，所述箱体左端中部固定连接有进料管，且进料管贯穿箱体，所述箱体内侧左端固定连接有分料管，且进料管与分料管固定连接，本实用新型中，通过设置的推杆、储藏罐、固定杆、推杆和螺纹轴，当需要将箱体内部的储藏罐取出的时候，转动箱门上的转把，螺纹轴带着推杆向右移动，推杆脱离固定杆，并且将固定杆设置成十字形的，这样能够牢固的将固定杆卡住，防止在使用的过程中出现晃动的现象发生，这时打开箱门，手动将固定板连同储藏罐从箱体中拔出，这时储藏罐上的连接管从分料管中拔出，这样方便储藏罐在箱体内侧固定与拆卸。