Campionamento statistico
In statistica il campionamento statistico (che si appoggia alla teoria dei campioni o del campionamento)\nsta alla base della inferenza statistica,\nla quale si divide in due grandi capitoli: la stima e la verifica d'ipotesi.\n \nIl campionamento si usa quando si vuole conoscere uno o più parametri di\nuna popolazione, senza doverne analizzare ogni elemento:\nquesto per motivi di costi intesi in termini monetari, di tempo, di qualità o di disagio \no perché analizzare un elemento lo distrugge rendendo inutilizzabile l'informazione ottenuta.\n \nI tipi di campionamento più noti sono i campioni probabilistici:\n* casuale semplice (oppure: con riposizione) (vedi anche v.c. Binomiale)\n* in blocco (oppure: senza riposizione) (vedi anche v.c. Ipergeometrica)\n* stratificato\n* a due stadi\n* a grappolo\n \nLa scelta di un tipo di campionamento avviene in base alle\nproprietà degli stimatori di alcuni parametri\noppure per tener conto di problemi di costo, mobilità o altro.
Concetti chiave sono:\n* base di campionamento\n* popolazione d'analisi e popolazione di rilevazione\n* piano di campionamento e disegno di campionamento\n* errore di campionamento\n
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