（定稿）农副产品贸易市场项目投资申请报告7（喜欢就下吧）

设每层所要抽到的样本容量为，总的样本容量为，且抽样比记为，按照等比例抽样，即来确定每层所要抽到的样本容量。

得到的结果为，，，，，，，，，，，，，，，。

最后，在每层中进行不放回简单抽样。

矩形区域法划分层的多目标分层抽样与简单随机抽样的比较用，表示第层第个指标的样本均值，因为，所以得到，，，，，，，，，，，，，，，且，构造的抽样统计量为，。

最后得到的抽样结果及与简单随机抽样的比较见表从抽样结果来看，按照矩形区域划分法对多目标抽样进行分层，达到了很好的抽样效果。

虽然我们可以看出多目标分层抽样调查方案对总体均值的估计相对误差有的还是比较大，这是因为我们进行抽样调查的各指标之间不是完全独立的，样本有可能不完全符合我们理论推导中的要求，所以给抽样精度带来了影响。

但是在相同的样本容量下，矩形区域划分法的多目标分层抽样与简单随机抽样进行比较效果还是比较明显的，在相同样本的情况下，多目标分层抽样抽取的样本对总体均值的估计精度明显高于简单随机抽样方案。

多目标分层抽样抽取的样本均值方差比简单随机抽样要小很多。

可见用矩形区域划分法对多目标抽样进行分层能够很好地提高抽样精度。

三设计总结抽样调查作为种有效工具用来认识社会现象，需要它能够尽可能全方位的反映总体情况，这就要求所需调查的目标对总体参数进行估计可以从多个方面进行。

所以实践对多目标抽样理论有着迫切的需求。

而多目标分层抽样方法同时对提高抽。

从以上证明结果可完全成熟的理论方法。

在了解了选题背景国内外研究状况理论意义与实践意义和文章的主要内容的基础上解释了些基本的概念概念，简述了种全新的划分层的方法，矩形区域划分法，并构造了抽样统计量，而且证明了这种划分层的方法得到的抽样误差严格小于简单随机抽样的抽样误差。

本文对多目标分层抽样进行了简单的介绍，同时也有着很多的不足，有待于我以后去学习和加强，多目标分层抽样在实际生活中正发挥着越来越重要的作用，也会受到更多人的关注和研究，关于多目标分层抽样的种种理论和技术也会越来越完善。

通过对这个课题的研究和探索也拓展了我的知识面和思维目标抽样设计更加复杂。

二多目标分层抽样的应用研究多目标分层抽样关于层的划分多目标分层抽样是根据总体单元的特性，先把总体分为若干个层，使总体中差异较小的单位归于层，差异较大的单位归于不同的层，这样做的目的是为了实现层间方差尽可能大，层内方差尽可能小。

然后在每层中抽取样本来代表该层自然就会有较大的代表性，由于每层都进行了抽样，总样本就会对整个总体也有较大的代表性，这样就能够很以看出，矩形区域分层法有着优良的性质，子区域自成层，构造的抽样统计量，是总体均值的无偏估计量，而且抽样误差严格小于简单随机抽样情况下的抽样误差，很好地提高了抽样精度。

二多目标矩形区域分层抽样的应用上面我们已经对用矩形区域划分法对多目标分层抽样进行分层做了分析，当把多指标变量的值域划分为若干矩形子区域时，构造出来的统计量，的方差严格小于简单随机抽样时的方差，可见其具有非常良好的性质下面我们就以案例来说明。

矩形区域法对多目标抽样层的划分本次案例是以省年月份城镇居民家庭消费支出调查的统计数据作为总体数据，所以数据具有可靠性真实性。

本次调查的目标为个指标食品衣着居住家庭设备用品及服务医疗保健交通和通信教育文化娱乐服务其他商品和服务。

具体的调查对象包括户口在本地区的常住非农业户户口在本地区的常住农业户户口在外地，居住在本地区半年以上的非农业户户口在外地。

居住在本地区半年以上的农业户。

数据收集方式是采用日记账方式来收集，每季上报次。

对于个调查户的消费支出的资料，我们现在运用矩形区域划分法对其进行抽样实验，在实验中这个调查户的消费支出的资料作为总体，总体的大小为，所用的软件是软件。

首先，为了研究的方便，分层易于操作，我们把这个变量合并成个新的变量食品和衣着合并成个变量，从而形成个新的变量医疗保健和教育文化娱乐服务合并成新变量家庭设备用品及服务和交通和通信合并成新变量其他商品和服务和居住合并成新变量。

其次，对个变量的相关关系进行分析。

四个变量的相关系数矩阵见下表从上面的相关系数矩阵来看，四个变量的相关系数都很小，可以认为它们是相互独立的。

因为现实中的数据模拟，不是严格的独立。

现实中严格的独立是不存在的。

接着，进行分层。

把这个指标分别按照他们与中位数的大小关系分成个水平，其中指标的中位数是，指标的中位数是，指标的中位数是，指标的中位数是。

这样我们就把整个空间分成个子总体，即就是把总体分成了个层。

子总体的大小分别为，，，，，，野，锻炼了个人的自我学习和理解等综合能力，发现了自己在学习上的优点和不足，这对我个人以后的成长发展也起着重要的影响作用，我也会朝着更优秀的方向努力发展。

十分感谢在我研究课题过程中不断帮助我给我建议和意见的同学们，更加感谢我的指导老师给我提供了很多专业资料并且不断的帮助我更好地理解我的课题内容，也指出了我论文中很样精度也起着很好的作用，只是这方面还没有多的，让它更加系统更加完善，是我们起完成了这项任务，参考文献范金城，阎在在多元抽样技术Ⅰ工程数学学报，张勇论抽样设计的主要内容统计教育，李金昌，虞明娟多目标抽样的区间估计方法浙江统计，刘建平，陈光慧利用辅助信息提高事后分层估计量的精度，统计与决策张勇，周巍，涂玉娟抽样设计方差估计的比较研究，统计研究卢山迭代方法在多目标总体抽样调查中的应用，统计研究林才生，曾五多目标抽样中样本容量设计研究，统计研究王佐仁，张维群，耿宏强总体分高低成本下的复合好地机电体化技术现状产品制造技术发展趋势绪论现代科学技术的不断发展，极大地推动了不同学科的交叉与渗透，导致了工程领域的技术革命智能化是世纪机电体化技术发展的个重要发展方向。

人工智能在机电体化建设者的研究日益得到重视，机器人与数控机床的智能化就是重要应用。

这里所说的智能化是对机器行为的描述，是在控制理论的基础上，吸收人工智能运筹学计算机科学模糊数学心理学生理学和混沌动力学等新思想新方法，模拟人类智能，使它具有判断推理逻辑思维自主决策等能力，以求得到更高的控制目标。

诚然，使机电体化产品具有与人完全相同的智能，是不可能的，也是不必要的。

但是，高性能高速的微处理器使机电体化产品赋有低级智能或人的部分智能，则是完全可能而又必要的。

在现代制造过程中，信息不仅已成为主宰制造产业的决定性因素，而且还是最活跃的驱动因素。

提高制造系统的信息处理能力已成为现代制造科学发展的个重点。

由于制造系统信息组织和结构的多层次性，制造信息的获取集成与融合呈现出立体性信息度量的多维性以及信息组织的多层次性。

在制造信息的结构模型制造信息的致性约束传播处理和海量数据的制造知识库管理等方面，都还有待进步突破。

各种人工智能工具和计算智能方法在制造中的广泛应用促进了制造智能的发展。

类基于生物进化算法的计算智能工具，在包括调度问题在内的组合优化求解技术领域中，受到越来越普遍的关注，有望在制造中完成组合优化问题时的求解速度和求解精度方面双双突破问题规模的制约。

制造智能还表现在智能调度智能设计智能加工机器人学智能控制智能工艺规划智能诊断等多方面。

现代机械工程的前沿科学间的交叉融合将产生新的科学聚集，经济的发展和社会的进步对科学技术产生了新的要求和期望，从而形成前沿科学。

前沿科学也就是已解决的和未解决的科学问题之间的界域。

前沿科学具有明显的时域领域和动态特性。

工程前沿科学区别于般基础科学的重要特征是它涵盖了工程实际中出现的关键科学技术问题。

制造系统是个复杂的大系统，为满足制造系统敏捷性快速响应和快速重组的能力，必须借鉴信息科学生命科学和社会科学等多学科的研究成果，探索制造系统新的体系结构制造模式和制造系统有效的运行机制。

制造系统优化的组织结构和良好的运行状况是制造系统建模仿真和优化的主要目标。

制造系统新的体系结构不仅对制造企业的敏捷性和对需求的响应能力及可重组能力有重要意义，而且对制造企业底层生产设备的柔性和可动态重组能力提出了更高的要求。

生物制造观越来越多地被引入制造系统，以满足制造系统新的要求。

世纪将是生命科学的世纪，机械科学和生命科学的深度融合将产生全新概念的产品如智能仿生结构，开发出新工艺如生长成形工艺和开辟系列的新产业，并为解决产品设计制造过程和系统中系列难题提供新的解决方法。

这是个极富创新和挑战的前沿领域。

从生命现象中学习组织与运行复杂系统的方法和技巧，是今后解决目前制造业所面临许多难题的条有效出路。

仿生制造指的是模仿生物器官的自组织自愈合自增长与自进化等功能结构和运行模式的种制造系统与制造过程多目标抽样方案的设计与应用统计与信息论坛，王佐仁，张维群，耿宏强高低成本指标广义相关下的多目标复合抽样方法的设计与应用统计与信息论坛，金勇进，栾文英多变量与规模成比例概率抽样的有关问题统计与信息论坛，，，，，，，，，再接着，确定每层的抽样数目。

设每层所要抽到的样本容量为，总的样本容量为，且抽样比记为，按照等比例抽样，即来确定每层所要抽到的样本容量。

得到的结果为，，，，，，，，，，，，，，，。

最后，在每层中进行不放回简单抽样。

矩形区域法划分层的多目标分层抽样与简单随机抽样的比较用，表示第层第个指标的样本均值，因为，所以得到，，，，，，，，，，，，，，，且，构造的抽样统计量为，。

最后得到的抽样结果及与简单随机抽样的比较见表从抽样结果来看，按照矩形区域划分法对多目标抽样进行分层，达到了很好的抽样效果。

虽然我们可以看出多目标分层抽样调查方案对总体均值的估计相对误差有的还是比较大，这是因为我们进行抽样调查的各指标之间不是完全独立的，样本有可能不完全符合我们理论推导中的要求，所以给抽样精度带来了影响。

但是在相同的样本容量下，矩形区域划分法的多目标分层抽样与简单随机抽样进行比较效果还是比较明显的，在相同样本的情况下，多目标分层抽样抽取的样本对总体均值的估计精度明显高于简单随机抽样方案。

多目标分层抽样抽取的样本均值方差比简单随机抽样要小很多。

可见用矩形区域划分法对多目标抽样进行分层能够很好地提高抽样精度。

三设计总结抽样调查作为种有效工具用来认识社会现象，需要它能够尽可能全方位的反映总体情况，这就要求所需调查的目标对总体参数进行估计可以从多个方面进行。

所以实践对多目标抽样理论有着迫切的需求。

而多目标分层抽样方法同时对提高抽。

从以上证明结果可完全成熟的理论方法。

在了解了选题背景国内外研究状况理论意义与实践意义和文章的主要内容的基础上解释了些基本的概念概念，简述了种全新的划分层的方法，矩形区域划分法，并构造了抽样统计量，而且证明了这种划分层的方法得到的抽样误差严格小于简单随机抽样的抽样误差。

本文对多目标分层抽样进行了简单的介绍，同时也有着很多的不足，有待于我以后去学习和加强，多目标分层抽样在实际生活中正发挥着越来越重要的作用，也会受到更多人的关注和研究，关于多目标分层抽样的种种理论和技术也会越来越完善。

通过对这个课题的研究和探索也拓展了我的知识面和思维目标抽样设计更加复杂。

二多目标分层抽样的应用研究多目标分层抽样关于层的划分多目标分层抽样是根据总体单元的特性，先把总体分为若干个层，使总体中差异较小的单位归于层，差异较大的单位归于不同的层，这样做的目的是为了实现层间方差尽可能大，层内方差尽可能小。

然后在每层中抽取样本来代表该层自然就会有较大的代表性，由于每层都进行了抽样，总样本就会对整个总体也有较大的代表性，这样就能够很