不等比例分层抽样是自加权设计吗？不等比例分层抽样是一种自加权设计。...不等概率抽样设计的估计值还是计算自加权设计的估计值？自加权设计的抽样方法是什么？自加权设计的

不等比例分层抽样是自加权设计吗？不等比例分层抽样是一种自加权设计。...不等概率抽样设计的估计值还是计算自加权设计的估计值？自加权设计的抽样方法是什么？自加权设计的抽样方法是一种常用的抽样方法，主要适用于随机抽样过程中样本具有不同权重的情况，当分层抽样的样本分布与各层大小不成正比时，分层抽样设计是自加权设计，当分层抽样的样本分布与各层大小不成正比时，分层抽样设计是自加权设计。

简单随机抽样不是自加权的。简单随机抽样又称简单随机抽样、纯随机抽样、SRS抽样，是指从总数n个单位中随机抽取n个单位作为样本，样本的每个单位是完全独立的，它们之间没有一定的相关性和排斥性，使得每个可能样本被选中的概率相等的一种抽样方法。当分层抽样的样本分布与各层大小不成正比时，分层抽样设计是自加权设计。简单随机抽样不是自加权的，因为每个可能抽取的样本的概率是相等的。

分层随机抽样又称类型随机抽样，是将总体单位按照一定的标准划分为各种类型(或层次)；然后，根据每种类型的单元数与总单元数的比值，确定从每种类型中抽取的样本单元数；最后，根据随机性原则，从各种类型中抽取样本。类型随机抽样的优点是适用于总体单位数量较多、内部差异较大的被调查者。与简单随机抽样和等距随机抽样相比，在样本数相同的情况下，其抽样误差较小；

简单随机抽样(Simple random sampling)又称简单随机抽样、纯随机抽样、SRS抽样，是指从总数n个单位中随机抽取n个单位作为样本的一种抽样方法，样本的每个单位是完全独立的，它们之间没有一定的相关性和排斥性，使得每个可能的样本被选中的概率相等。当分层抽样的样本分布与各层大小不成正比时，分层抽样设计是自加权设计。简单随机抽样不是自加权的，因为每个可能抽取的样本的概率是相等的。

抽样分布:从已知总体中以一定的样本量进行随机抽样，该样本的统计量所对应的概率分布称为抽样分布。抽样分布是统计推断的理论基础。我们用统计抽样分布来确定估计中的抽样，分为正常总体和异常总体两种情况。从给定的总体中提取容量(或大小)为n的所有可能样本，并为每个样本计算统计值(如样本均值或标准差)。不同的样本得到这个统计量的不同值，得到这个统计量的分布，叫做抽样分布。

统计量的分布称为抽样分布。用于估计未知总体参数的抽样统计称为估计。真实参数值与估计值之间的差异称为采样误差。具有概率分布的随机变量的统计称为抽样分布，由重复抽样产生。我们用统计抽样分布来确定估计中的抽样，分为正常总体和异常总体两种情况。是从样本的n次观察计算出的统计值的概率分布。容量相同的样本是从总体中随机抽取的，由这些样本计算出的一个统计量所有可能值的概率分布称为这个统计量的抽样分布。

不等比例分层抽样是一种自加权设计。分层随机抽样又称类型随机抽样，是将总体单位按照一定的标准划分为各种类型(或层次)；然后，根据每种类型的单元数与总单元数的比值，确定从每种类型中抽取的样本单元数；最后，根据随机性原则，从各种类型中抽取样本。取样取样也叫抽样。从所有要研究的样本中抽取一些样本单元。其基本要求是确保抽样的样本单位能充分代表所有样本。

自加权抽样法是一种常用的抽样方法，主要适用于随机抽样过程中样本具有不同权重的情况。它不仅可以减少样本量，提高抽样效率，而且可以更准确地合成数据信息，自加权设计的抽样方法有很多种，其中最常用的是概率比例抽样、分层抽样、整群抽样和面积抽样。这些采样方法各有特点，根据实际需要选择合适的采样方法可以获得更准确的样本。