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地特三等申論題 110年 [統計] 抽樣方法

第 一 題

📖 題組:
三、(一)抽樣時,採分層隨機抽樣方法而不採用簡單隨機抽樣方法的原因有哪些?(10 分) (二)考慮分層隨機抽樣,證明在抽樣總成本固定之下,使樣本平均之變異數最小的各層樣本數最佳配置為 n_i = n * (N_i * sigma_i / sqrt(c_i)) / sum(N_k * sigma_k / sqrt(c_k)),其中 N_i 是第 i 分層的大小,sigma_i^2 是第 i 分層的變異數,c_i 是由第 i 分層獲得一觀察值的成本。(15 分) (三)考慮分層隨機抽樣,請問在那一種樣本配置下,母體平均估計量與簡單隨機抽樣時的母體平均估計量相同,試證明之。(10 分)
📝 此題為申論題,共 3 小題

小題 (一)

抽樣時,採分層隨機抽樣方法而不採用簡單隨機抽樣方法的原因有哪些?(10 分)

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看到比較分層與簡單隨機抽樣的題目,先回想分層抽樣的核心目的:提高估計精確度(降低變異數)與確保各子群體的代表性。答題時建議條列式說明,涵蓋統計精確度(層內同質)、子群體估計、行政管理便利性及抽樣設計彈性等面向。

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【破題】分層隨機抽樣(Stratified Random Sampling)相較於簡單隨機抽樣(SRS),主要目的在於提升估計精確度與確保母體各特徵群體的代表性。 【論述】 實務上採用分層隨機抽樣而不採用簡單隨機抽樣的原因,主要包含以下五點:

小題 (二)

考慮分層隨機抽樣,證明在抽樣總成本固定之下,使樣本平均之變異數最小的各層樣本數最佳配置為 n_i = n * (N_i * sigma_i / sqrt(c_i)) / sum(N_k * sigma_k / sqrt(c_k))。

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看到此題,應立即聯想到分層隨機抽樣的最佳配置(Optimal Allocation)。解題核心在於利用拉格朗日乘數法(Lagrange Multiplier)或柯西不等式(Cauchy-Schwarz Inequality),將『總成本固定』設為限制條件,對變異數函數求極值。最終利用總樣本數 n 的關係消除比例常數,即可完成證明。

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【解題思路】利用拉格朗日乘數法(Lagrange Multiplier),在總成本限制條件下,設定目標函數並求偏微分,解出使變異數最小的各層樣本數配置。 【詳解】 已知:

小題 (三)

考慮分層隨機抽樣,請問在那一種樣本配置下,母體平均估計量與簡單隨機抽樣時的母體平均估計量相同,試證明之。(10 分)

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看到題目要求「分層估計量等於簡單隨機抽樣估計量」,應立刻聯想到兩者的公式差異。將分層平均估計量公式與總樣本平均(SRS估計量)公式強制相等,比對各層加總項的係數,即可推導出各層樣本數與母體層大小成正比的條件。

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【解題思路】利用分層隨機抽樣的母體平均數估計量公式,將其與簡單隨機抽樣下的樣本平均數公式相等,比較兩式各觀測值的係數,即可推導出對應的樣本配置條件。 【詳解】 已知:

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