Introducción a la probabilidad desigual: -Probabilidad es una medida de la expectativa de que ocurra un evento o un enunciado es verdadero. Las probabilidades se les da un valor entre 0 (no se producirá) y 1 (ocurrirá). Cuanto mayor es la probabilidad de un evento, más seguros estamos que el evento concepto medicamentos.El se ha dado una derivación matemática axiomática de la teoría de probabilidades, que se utiliza ampliamente en dichas áreas de estudio como matemáticas, estadística, finanzas, juegos de azar, la ciencia, la inteligencia artificial /aprendizaje de las máquinas y la filosofía que, por ejemplo, sacar conclusiones sobre la frecuencia esperada de los acontecimientos. teoría de la probabilidad también se utiliza para describir la mecánica y regularidades subyacentes de systems.An complejo probabilidades desiguales se utiliza de dos maneras. El primero es algo sobre el proceso de selección natural conduce a probabilidades desiguales de selección. La siguiente es la encuesta que está diseñado deliberadamente para seleccionar las probabilidades desiguales, en un esfuerzo para obtener mejores estimaciones o hacer un muestreo más eficiente. Veremos estadísticas ejemplo para entender las probabilidades desiguales de below.Example desigual Encuesta ProbabilityThe de los residentes de hogares de ancianos para determinar los tratamientos. En 294 hogares de ancianos con un total de 37,652 camas (la construcción no es conocido en la etapa de planificación) .El uso método de muestreo por conglomerados. Supongamos que elegimos una muestra aleatoria simple de los 294 hogares de ancianos y luego una muestra aleatoria simple de 10 residentes de cada hogar seleccionado. Un hogar de ancianos con 20 camas tiene la misma probabilidad de ser muestreado como un hogar de ancianos con 1000 camas. 10 residentes de la casa 20 de la cama representan un menor número de personas de 10 residentes de 1000 camas home.Sol: - Auto-weightingIt es un método de ejemplo para no self-weighted.It se utiliza una sola etapa o de una sola etapa samples.Samples de racimo son fijos valor porcentual de los residentes de cada home.Another de enfermería seleccionado un método alternativo es clúster auto-weighted.The dos etapas designThe conglomerados en dos etapas de diseño residentes en cada home.They seleccionada da una estimatorSRS matemáticamente correctos en un primer momento deficiencias stageThree: esperamos la tI excepto las camas de los residentes de enfermería en i, por lo que tomamos (MI) gran porcentaje de muestreo variance.Equal en cada hogar seleccionado por el administer.Cost no se conoce de antemano (no sé si obtendrá casas grandes o pequeñas en muestra) .El studyTo dibujar una muestra de 57 residentes de hogares de ancianos, con probabilidades del número de casa de reposo beds.To seleccionar las 30 camas de enfermería en casa con el uso de la muestra SRS.PropertiesThe de la misma probabilidad de cada bed.In antes de la selección conocemos el cost.Nursing casa tomada misma muestra de interviews.Some varianza se modifique por muestreo estimators.Key ideasWhen son probabilidades desiguales, con el variar de la selección probabilities.We estimar las probabilidades de selección weights.In que ya sabe acerca de la probabilidad de que key.NotationThe PSU i está en la muestra es 'Pi' i la probabilidad de que la fuente de alimentación I se selecciona en el primer sorteo es 'psi' I.We considerará una situación artificial donde n = 1, por lo que 'Pi' i = 'psi' i.Important temas que se incluyen con desigual Probabilidad: 1. probabilidad etapa método de muestreo, 2. probabilidad de clúster método de muestreo, 3. método de muestreo probabilístico, 4 de dos etapas. method5 red de muestreo probabilístico. toma de muestras de animales métodos de probabilidad que la detección es un problema.