抽样模型有什么危害(抽样模型怎么算)

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文章详情介绍：

1、过采样单纯重复了正例（少例），可能放大噪声，风险是过拟合。欠采样抛弃了大部分反例（多例），浪费数据，模型偏差较大。

2、欠抽样使抽样频谱周期小于奈奎斯特抽样率，将使抽样信号频谱重叠，导致无法恢复原信号。过抽样使抽样频谱周期大于奈奎斯特抽样率，使抽样信号频率波形中产*空隙，但仍可恢复原信号。

3、就是采样频率低于信号带宽2倍的要求。实际应用时，对周期信号有意义，需要获取多个采样序列，每个序列平移一定的时间间隔。

4、波形清晰受以下几点影响：（1）波形的亮度；（2）合适的垂直档位和水平档位（*括偏移）；（3）足够的采样率，以防止欠采样波形稳定主要靠触发相关的调节，比如触发模式、触发电平、触发释抑等。

1、简单随机抽样：是指从总体中随机的抽取一定的样本，每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立。优点：抽样误差小缺点：简单随机抽样只适应于样本量有限的情况；编号工作繁重。

2、简单随机抽样优点：当总体内观察单位数与样本例数都不大时拥有实施，均数及其标准误的计算也比较简单。分层抽样优点：易于理解、简单易行。容易得到一个按比例分配的本。

3、单纯随机抽样：单纯随机抽样是在总体中以完全随机的方法抽取一部分观察单位组成样本（即每个观察单位有同等的概率被选入样本）。

产*原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。

white、检验要大样本，况且你有5个变量white检验的话，在估计后可用数据就好少了。不过一般检验两个都进行。他们从两个方面去验证异方差的性质。

一是模型的设定偏误，主要指的是遗漏变量的影响。这样，遗漏的变量就进入了模型的残差项中。当省略的变量与回归方程中的变量有相关关系的时候，不仅会引起内*性问题，还会引起异方差。二是截面数据中总体各单位的差异。

问题三：产*异方差性的原因及异方差性对模型的ols估计有何影响产*原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。

1、信赖不足风险是指“抽样结果使得注册会计师没有充分信赖实际上应予信赖(有关内部控制)的可能性”。

2、在审计原理中，检查风险*括抽样风险和非抽样风险。抽样风险在进行审计时，通常无法检查每一笔交易或每个账户。为了解决这个问题，审计人员通常会随机抽取一个代表性样本，并以该样本大小来代表总体。

3、这两类抽样风险通常会使注册会计师得出错误的结论，发表不恰当的审计意见，影响审计效果。

4、(3)非抽样风险对审计工作的效率和效果都有一定的影响。统计抽样和非统计抽样统计抽样是指以概率论和数理统计为理论基础，将数理统计的方法与审计工作结合而产*的一种审计方法。

5、在审计过程中，可能导致非抽样风险的原因*括：审计程序设计及执行不恰当、抽样过程没有按照规范程序执行、审计人员业务能力不足、样本审查结果解释错误。

1、样本分布是在样本中X的取值范围及其概率。上例中，如果抽取n个企业作为样本，我们同样可以用这n个销售收入的取值范围及其概率描述其分布，也即样本分布。

2、假设为正态分布，则样本容量增加时抽样分布标准差减小。

3、研究的样本量增加，会导致样本抽样分布的标准误减小，统计功效增加。但效应大小是由所研究的问题本身所决定的，不受样本量大小影响。显著性水平α是由研究者事先决定的，不受样本量影响。

采样的信号，你想满足奈奎斯特采样定理，是较高的采样频率，高通过的信号的最高频率，只有这样才能保证频域混叠，该数字信号进行采样，满分*含的所有信息信号开采，并没有引入干扰。这是时域信号的采样。

f h的时间间隔对它进行抽样，那么根据这些抽样值就能完全恢复原信号。或者说，如果一个连续信号f（t）的频谱中最高频率不超过f h，当抽样频率f S≥2 f h时，抽样后的信号就*含原连续的全部信息。

采样率至少是信号最高频率成分的二倍。自己算呗。

应当指出，抽样频率不是越高越好，太高时，将会降低信道的利用率（因为随着升高，数据传输速率也增大，则数字信号的带宽变宽，导致信道利用率降低），所以只要能满足，并有一定频带的防卫带即可。

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