分层抽样法源程序例子

对单位人员职称情况的统计案例：某科研单位有科研人员某科研单位有科研人员160人,其中具有高级人其中具有高级以上职称的24人中级职称中级职称48人其余均为初级以下以上职称的人,中级职称人,其余均为初级以

遗传算法实例:也是自己找来的,原代码有少许错误,本人都已更正了,调试运行都通过了的.对于初学者,尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件遗传算法实例%下面举例说明遗传算法%%求下列函数的最大值%%f(

怀疑你给的公式有错,结果与你给的图像不一致. 经分析,我认为指数项的系数应该是π而不是2π.把取π和2π的图都画出来作为对比如下：参考代码：syms nN = 

其实所谓的分层抽样就是为了消除个体之间的明显差异而进行的一种抽样的方法,主要就是为了样本的代表性,

分层抽样法也叫类型抽样法.它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法.这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样误差比较小.缺点是抽样手续较简单

简单来说,分层抽样时按层不同,每一层次都要抽样.如对一工厂100人抽样20人,此厂工人80,技术员20,则对工人抽样16人,技术员抽样4人.分层保证了抽样的多样性.简单了解请看高中数学,具体研究看高数

列表如下：抽样方法优点缺点简单随机抽样(抽签法和随机数表法)操作简便易行,总体个数多时,工作量太大系统抽样操作便简易行,可以提高效率如不了解样本总体,抽出的样本有偏差分层抽样充分保证样本结构与总体的一

分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在一起,分组减小了各抽样层变异性的影响,抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性.

200*0.2=40200*0.3=60200*0.5=100

男:28*14/(28+21)=8女:14-8=6

不能,没办法抽到跟总体一样的比例

解题思路：考察分层抽样解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include/readq.

分层抽样（stratifiedsampling）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.分层可以提高总体指标估计值的精确度,它可以将一个内部变异

Floyd出全图两两距离然后算出每个牧区到自己牧场内的最长距离.然后算出每个牧场的直径.然后枚举两个牧区（保证Floyd出的结果是inf）计算连起来以后的直径（采用两个牧场的直径以及“两个牧区到自己牧

选C呀,你可以用比例算,25/200=x/120,x就是所要求的,结果是15

主程序：clear;%1 已知参数alpha_0=0;phi_0=0;theta_1=[45;90;135]*pi/180;theta_3=[52;82;112]*pi/180;d=50;%

分层抽样的优点是：1.当一个总体内部分层明显时,分层抽样能够克服简单随机样和等距抽样的缺点.2.分层抽样可以提高总体参数估计的精确度.3.有些研究不仅要了解总体的情况,而且还要了解某些类别的情况.4.

Listlstname=newArrayList();lstname.add(name);out.println(lstname);out.flush();out.close

分层抽样：先依据一种或几种特征将总体分为若干个子总体,每一子总体称作一个层;然后从每层中随机抽取一个子样本,这些子样本合起来就是总体的样本.各层样本数的确定方法有3种：①分层定比.即各层样本数与该层总

再问：再问：帮忙看一下这道题，（3）再答：再问：谢谢你~再问：这些是什么意思？？再问：再问：几个解那些？？再答：我这里网太慢了再答：再问：同志我还有问题。。再问：划线这步是怎么推出来的？再问：再答：这