杨同学2022-11-13 13:04:01
杨同学第74题的c选项能再讲一下吗
回答（2）
Evian, CFA2022-11-16 17:20:01
Evian, CFA(◍°∇°◍)ﾉﾞ你好同学，
cluster没有体现总体的所有特征，而stratified sampling体现了总体的所有特征。
简单一句话：聚类是按照特点分类样本之后随机抽了具有一个特点数据，丧失了部分总体特征。
cluster sampling分一步或者是两步进行，我们可以了解一下：
sigle-stage：
1.在总体中分组，形成clusters
2.随机抽样其中clusters
3.直接使用抽到的clusters
例如：全球的人类是总体，然后1.按照每个国家分组，形成的cluster就是每一个国家的人类 2.随机抽国家，假设抽出来了中国和巴基斯坦 3.直接用这两个国家的人类作为样本
two-stage：
1.在总体中分组，形成clusters
2.随机抽样其中clusters
3.在抽到的clusters，再次抽样
例如：全球的人类是总体，然后1.按照每个国家分组，形成的cluster就是每一个国家的人类 2.随机抽国家，假设抽出来了中国和巴基斯坦 3.从这两个国家的人类中，再随机抽样后的人类再作为样本
区别在于以上第三步：是否直接使用，是否再次随机抽样
由此可以发现cluster sampling不可以保证总体特征，因为仅有个别cluster抽到了，而剩余的clutter抽不到
Stratifed Random Sampling：
例如：全球的人类是总体，然后1.按照每个国家分组，形成的subpopulations是每一个国家的人类 2.在每个subpopulations中，抽样，抽出的样本数量是按照比例抽的，例如中国人站全球人的20%，那么样本中中国人也要占20% 3.将每个国家抽出来的数据组成样本
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Bingo2024-08-15 15:22:18
Bingo同学你好，
补充一下，two-stage cluster中，最后一步是在选中的样本中，随机抽样，例子如下截图
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