今天若米知识就给我们广大朋友来聊聊放回抽样方法,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
放回取样问题，怎样解释？
优质回答放回式取样，样本总量不变，也就是每次取同一颜色的球概率相同，P=n/m,n为抽取某样品的总数量，m为总样品的数量。
①取红球的概率每次都是7/10，10个球里面有7个红球。取8次红球，也就是（7/10）^8，十分之七的八次方。
②取蓝球的概率每次都是3/10，10个球里面有3个蓝球。
取4次蓝球，也就是（3/10）^4，十分之三的四次方。
③取12次，其中8次红球，4次蓝球涉及排列组合问C(12，8)或C(12，4)种可能，C(12，4)＝12×11×10×9/(4×3×2×1)
因此，P总＝C(12，4)× （7/10）^8×（3/10）^4 .
扩展资料：
(不放回抽样) 设一批产品共有N个，其中有M个次品。每次从这批产品中随机地抽出一件来检查，检查后不放回，共取n次(相当于一次同时取n件产品)，试求在n次检查中有k次是次品的概率。
从N件产品中抽取n件共有Pk/C(N,n)
种不同的取法.
现要求在抽取的一组n件产品中，有k件次品和n-k件合格品。
因为这k件次品有C(M,k) 种不同的取法，
n-k件合格品有C(N－M,n－k) 种不同的取法，
故得
放回抽样和不放回抽样有什么区别？
优质回答一、算法不同：
例如：现有一批产品共有10件，其中8件为正品，2件为次品，如果从中一次取3件，求3件都是正品的概率
1、若不放回，则算法是：（3/5）*（2/4）＝3/10
上式中2/4为：在第一次取得红球下，第二次再取得红球的概率（还剩2红2白）
3/5为第一次取得红球的概率（3红，2白，显然取得红的概率是3/5）
2、若放回，则算法是：（3/5）*（3/5）=9/25，因为是放回，故每次取得红球的概率都是相同的，都为3/5，两次都取得红球，就用乘法解。
二、含义不同：
1、放回抽样(sampling with replacement)，一种抽样方法.它是在逐个抽取个体时，每次被抽到的个体放回总体中后，再进行下次抽取的抽样方法。
2、不放回抽样，一种抽样方法，它是在逐个抽取个体时，每次被抽到的个体不放回总体中参加下一次抽取的方法。采用不重复抽样方法时，总体单位数在抽样过程中逐渐减小，总体中各单位被抽中的概率先后不同。不放回抽样也指整个样本一次同时抽取的抽样方法。
扩展资料：
不放回抽样(sampling without replacement)，即每次从总体中抽取一个单位，经调查记录后不再将其放回总体中，因此，每抽一个单位，总体单位数就减少一个，每个单位被抽中的概率不同，如第一个样本单位被抽中的概率为
参考资料来源：百度百科—不放回抽样
用单纯随机抽样方式的重复抽样公式
优质回答用单纯随机抽样方式的重复抽样公式：P(A) = (n(A) / N) * [(n(A) - 1) / (N - 1)] * [(n(A) - 2) / (N - 2)] * . * [(n(A) - k + 1) / (N - k + 1)]。
重复抽样又叫重置抽样或放回抽样，是指统计抽样时对每次被抽到的单位登记后再放回总体，重新参与下一次抽选的抽样方法。
重复抽样中每次抽选时，总体待抽选的单位数是不变的，前面被抽到的单位在后面的抽选中还有可能被抽中，这样每次抽选的概率都是相等的,n 次抽取就相当于n 次相互独立的试验。
又称放回式抽样。每次从总体中抽取的样本单位，经检验之后又重新放回总体，参加下次抽样，这种抽样的特点是总体中每个样本单位被抽中的概率是相等的。
合理确定样本容量的意义：
1、样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费。
2、样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性。
3、样本容量确定的科学合理，一方面，可以在既定的调查费用下，使抽样误差尽可能小，以保证推算的精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性下，使调查费用尽可能少，保证抽样推断的最大效果。
放回抽取与不放回抽取抽到两个残次品的概率是多少？
优质回答放回抽取和不放回抽取是概率问题中常见的抽样方法。对于放回抽取，每次抽取后，抽出的物品被放回并且数量不变。而对于不放回抽取，每次抽取后，抽出的物品不再放回，所以剩余可抽取的物品数量会减少。
现在来解答你提出的问题：
1) 放回抽取抽到两个残次品的概率是多少？
放回抽取意味着每次抽取的概率都是独立的，即每次抽取的概率与之前抽取的结果无关。因此，放回抽取抽到两个残次品的概率可以通过计算每次抽取的概率的乘积来得到。
又因为每次抽取都有两种可能的结果：抽到残次品（记作事件A）或抽到合格品（记作事件B）。所以抽到两个残次品的概率可以表示为：“抽到残次品的概率乘积乘以抽到合格品的概率乘积”，即 P(AAAB) = (4/50) * (4/50) * (46/50) * (46/50) * (46/50)。
所以放回抽取抽到两个残次品的概率是：(4/50)^2 * (46/50)^3 ≈ 0.0605，大约为6.05%。
2) 不放回抽取抽到两个残次品的概率是多少？
不放回抽取意味着每次抽取的概率与之前的抽取结果有关。因此，不放回抽取抽到两个残次品的概率需要考虑每次抽取后减少的残次品和合格品的数量。
最开始的时候，有50个物品中的4个是残次品。那么第一次抽取抽到残次品的概率是 4/50，然后不放回，第二次抽取抽到残次品的概率是 3/49，以此类推。
抽到两个残次品的概率可以表示为：“抽到残次品的概率乘积乘以抽到合格品的概率乘积”，即 P(AAAB) = (4/50) * (3/49) * (46/48) * (45/47) * (44/46)。
所以不放回抽取抽到两个残次品的概率是：(4/50) * (3/49) * (46/48) * (45/47) * (44/46) ≈ 0.0848，大约为8.48%。
希望这个解答能帮到你。
放回与不放回抽样
优质回答放回抽样和不放回抽样是有明显差别的：
下面简单分析一下：
举个简单例子，就拿你刚才的例子来说
1、若不放回，则算法是：
（3/5）*（2/4）＝3/10
上式中3/5为第一次取得红球的概率（3红，2白，显然取得红的概率是3/5）
2/4为：在第一次取得红球下，第二次再取得红球的概率（还剩2红2白）
这种算法很容易理解的
2、若放回，则算法是：
（3/5）*（3/5）=9/25
因为是放回，故每次取得红球的概率都是相同的，都为3/5，两次都取得红球，就用乘法
这种理解式计算比剑简单，而且容易接受
不要用你的公式，不好理解，所以容易出错
说一下，C（a,b）/C（x,y）＝A（a,b）/（x,y）
是永远成立的
不信把你的公式拿出来验证一下
高中时学到这些东西，大学就接触的少了，这是印象
但是肯定这些是没有错的
希望对你有用
放回抽样和不放回抽样中的概率问题
优质回答放回抽样和不放回抽样是有明显差别的：
下面简单分析一下：
举个简单例子，就拿你刚才的例子来说
1、若不放回，则算法是：
（3/5）*（2/4）＝3/10
上式中3/5为第一次取得红球的概率（3红，2白，显然取得红的概率是3/5）
2/4为：在第一次取得红球下，第二次再取得红球的概率（还剩2红2白）
这种算法很容易理解的
2、若放回，则算法是：
（3/5）*（3/5）=9/25
因为是放回，故每次取得红球的概率都是相同的，都为3/5，两次都取得红球，就用乘法
这种理解式计算比剑简单，而且容易接受
不要用你的公式，不好理解，所以容易出错
说一下，C（a,b）/C（x,y）＝A（a,b）/（x,y）
是永远成立的
不信把你的公式拿出来验证一下
高中时学到这些东西，大学就接触的少了，这是印象
但是肯定这些是没有错的
希望对你有用
人天天都会学到一点东西，往往所学到的是发现昨日学到的是错的。从上文的内容，我们可以清楚地了解到放回抽样方法。如需更深入了解，可以看看若米知识的其他内容。
