【표본 추출】모집단 비율 (유한 모집단의 무반환 추출)
작성자: RumexJaponicus 님실행 횟수: 1600
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유한 모집단의 무반환 표본 추출에서, 지정된 조건을 만족하는 ‘모집단 비율’을 구한다.
‘모집단의 크기’ 및 ‘모집단 비율’을 가진 모집단에서 ‘표본의 크기’에 대한 비복원 표본 추출을 무한히 반복하면, ‘표본 비율’은 ‘신뢰율’로 지정된 확률로 다음 조건을 근사적으로 만족한다.
| 표본 비율 - 모집단 비율 | ≦ 오차 한계
| 표본 비율 - 모집단 비율 | ≦ 오차 한계
| 모집단 비율 1 | |
| 모집단 비율 2 | |
| 오류 코드 | |
| 모수 비율 1의 추정값 | |
| 오차 한계 1의 추정값 | |
| 신뢰도 1의 추정값 | |
| 모집단 비율 2의 추정값 | |
| 오차 한계 2의 추정값 | |
| 신뢰도 2의 추정값 |
【오류 코드】
오류 코드 설명
0 정상적으로 종료되었다.
101 ( 0 < 모집단 비율 - 오차 한계 ∧ 모집단 비율 + 오차 한계 < 1 )이 아니다.
102 ( 1 / 모집단 크기 ≦ 모집단 비율 ≦ 1 - 1 / 모집단 크기 )가 아니다.
103 ( 0 < 모집단 비율 < 1 )가 아니다.
104 ( 모집단 비율 ∈ R )이 아니다.
201 ( 표본 크기 < 모집단 크기 )이 아니다.
301 ( 2 ≦ 표본 크기 ∧ 표본 크기 ∈ N )이 아니다.
302 ( 0 < 신뢰도 < 1 )이 아니다.
303 ( 0 < 오차 한계 < 0.5 )가 아니다.
304 ( 3 ≦ 모집단 크기 ∧ 모집단 크기 ∈ N )가 아니다.
※ N은 자연수의 전체 집합
※ R은 실수의 전체 집합
【계산 결과의 평가】
‘오류 코드’가 0인 경우, 계산 결과는 초기하 분포에 기초하여 평가된다. 이 평가에서는 ‘모집단 비율’, ‘오차 한계’, ‘신뢰율’의 순서로 최적의 값을 추정해 나간다.
모집단 비율의 추정값 P
오차 한계의 추정값 e
신뢰율의 추정값 A
여기서
P = M / 모집단 크기
M = [모집단 크기 * 모집단 비율 + 0.5]
e = max(|e_min|, |e_max|)
e_min = m_min / 표본 크기 - P
e_max = m_max / 표본 크기 - P
m_min = [표본 크기 * (P - 오차 한계) + 0.5]
m_max = [표본 크기 * (P + 오차 한계) + 0.5]
A = 1 - (B_lower + B_upper)
표본 크기
B_lower = 1 - Σ H(x; 모집단 크기, 표본 크기, P)
x = m_min
m_max
B_upper = 1 - Σ H(x; 모집단 크기, 표본 크기, P)
x = 0
이다. 단, H(x; N, n, p)는 초기하 분포의 확률질량함수라고 한다.
오류 코드 설명
0 정상적으로 종료되었다.
101 ( 0 < 모집단 비율 - 오차 한계 ∧ 모집단 비율 + 오차 한계 < 1 )이 아니다.
102 ( 1 / 모집단 크기 ≦ 모집단 비율 ≦ 1 - 1 / 모집단 크기 )가 아니다.
103 ( 0 < 모집단 비율 < 1 )가 아니다.
104 ( 모집단 비율 ∈ R )이 아니다.
201 ( 표본 크기 < 모집단 크기 )이 아니다.
301 ( 2 ≦ 표본 크기 ∧ 표본 크기 ∈ N )이 아니다.
302 ( 0 < 신뢰도 < 1 )이 아니다.
303 ( 0 < 오차 한계 < 0.5 )가 아니다.
304 ( 3 ≦ 모집단 크기 ∧ 모집단 크기 ∈ N )가 아니다.
※ N은 자연수의 전체 집합
※ R은 실수의 전체 집합
【계산 결과의 평가】
‘오류 코드’가 0인 경우, 계산 결과는 초기하 분포에 기초하여 평가된다. 이 평가에서는 ‘모집단 비율’, ‘오차 한계’, ‘신뢰율’의 순서로 최적의 값을 추정해 나간다.
모집단 비율의 추정값 P
오차 한계의 추정값 e
신뢰율의 추정값 A
여기서
P = M / 모집단 크기
M = [모집단 크기 * 모집단 비율 + 0.5]
e = max(|e_min|, |e_max|)
e_min = m_min / 표본 크기 - P
e_max = m_max / 표본 크기 - P
m_min = [표본 크기 * (P - 오차 한계) + 0.5]
m_max = [표본 크기 * (P + 오차 한계) + 0.5]
A = 1 - (B_lower + B_upper)
표본 크기
B_lower = 1 - Σ H(x; 모집단 크기, 표본 크기, P)
x = m_min
m_max
B_upper = 1 - Σ H(x; 모집단 크기, 표본 크기, P)
x = 0
이다. 단, H(x; N, n, p)는 초기하 분포의 확률질량함수라고 한다.
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