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本来转载于SAS随机抽样

在统计研究中,针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体,都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象,以考察总体的特征。被抽取的部分个体称为该总体的一个样本。从总体中抽取样本的过程,称为抽样。

抽样包括随机抽样和非随机抽样。非随机抽样是从总体中抽取指定的个体,具有主观意向性,这里不做讨论。

随机抽样是按照随机原则,保证个体都有一定概率被抽取到的抽样方法。常见的随机抽样方式有:简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样、二重抽样以及比率抽样。

以下将依次介绍各种随机抽样方法的原理、应用场景及其SAS实现。在论述之前,需要准备好测试数据。我们从互联网上找了一批数据形成一张表,数据的内容是国内股票市场各只股票的若干财务数据,字段如下:

列名 中文名
StockCode
股票代码
StockName
股票名称
Source
来源板块
EPS
每股收益(元)
EPS_YOY
每股收益同比(%)
NAPS
每股净资产(元)
ROE
净资产收益率(%)
CFPS
每股现金流量(元)
NP
净利润(万元)

该表共有2472条观测(记录),按照Source(来源板块)进行统计,则各组观测数如下:

创业板             351

沪市主板           948

深市主板           473

中小板             700

数据下载地址:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=134615&uk=1258687326

构建程序初始环境:

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seed =

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strata Source;

control EPS;

run;

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