一、放回抽取是什么意思
放回抽取是什么意思？放回抽取是指在抽样时，每次抽取一个样本并记录后，将样本放回样本总体中再进行抽取，样本总体中每个样本的被选中的概率是相等的。放回抽取在统计学中被广泛应用，可以用于估计总体的某些特征如均值、标准差等，并且在抽样度较小时，放回抽取的误差一般比较小。
放回抽取的优缺点？相比于不放回抽样，放回抽样的优点是样本容量较大，可以更好地反应总体特征，估计结果更准确。另外，放回抽样的样本选取是完全随机的，具有无偏性，当样本容量较小时，放回抽样可以降低误差。但是，放回抽样也有一些缺点，如随机抽样过程中每个样本被抽中的概率相等，也就是说，每个样本有可能被重复抽中，导致样本数据存在相关性，影响估计结果的精确度。
放回抽取和非放回抽取的选择？在实际应用中，我们需要根据研究目的、样本总体的特征、样本容量等多方面考虑，选择放回抽取还是非放回抽取。如果样本总体容量较小且有限，而我们需要估计出总体的某些特征如均值、标准差等，那么放回抽取可能是较好的选择。如果样本容量较大，我们更关注估计结果的准确度，那么非放回抽取可以获得更精确的结果。但是无论是放回抽取还是非放回抽取，在样本的选取上都需要合理、大随机的选择，保证样本能够代表总体。
二、系统抽样如何抽取样本
系统抽样的步骤：
1、给总体中的每一个元素按顺序编上号码（即制定出抽样框），按照随机抽样的方法编号，有时也可直接利用个体自身所带的号码，如学号、准考证号、门牌号等。
2、将整个的编号按一定的间隔分段，当总体中剔除一些个体，使剩下的总体中个体的个数能被n整除时，并将剰下的总体重新编号。
3、在最前面的K个元素中，采用简单随机抽样的方法抽取一个元素，记下这个元素的编号，它称为随机的起点。
4、按照一定的规则抽取样本，通常是将A加上间隔k得到第2个个体编号，再加k得到第3个个体标号（A+2k)，依次进行下去，直到获取整个样本。
系统抽样的例子：
某学校打算从高一年级500名学生中抽取50名进行调查，将这500名学生随机编号1-500，分成50组，每组10人，第1组是1-10，第二组11-20，依次下去用简单随机抽样在第1组抽取1人，比如号码是2，每隔10个号抽取一个，得到2，12，22等直到492，得到一个容量为50的样本。
系统抽样法是依据一定的抽样距离，从总体中抽取样本。要从容量为N的总体中抽取容量为n的样本，可将总体分成均衡的若干部分，然后按照预先规定的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本的抽样方法。
三、抽取是什么意思
抽取是指从一个大的选择范围中把一部分有意义的、有用的东西挑选出来。这项技术在各种领域应用广泛，比如研究、商业、数据分析等等。在研究领域中，抽取样本可以减少成本和时间，同时还可以降低误差。在商业领域，抽取样本可以帮助企业更好地了解市场需求和客户需求。无论在哪个领域，抽取都是一种十分重要的技能，能够帮助人们更加高效地获取所需的信息。
抽取过程包含几个不同的步骤，包括确定选择范围、定义抽样框架、选择抽样方法、抽取样本、对样本进行测量、数据分析等等。其中选择抽样方法是最关键的环节，不同的抽样方法适用于不同的研究问题和数据类型。常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和比例抽样等。总之，抽样方法的选择应该基于对问题的理解以及数据的特点和分布的考虑。
抽取虽然是一项重要的技能，但它也存在着一些优缺点。抽样可以降低成本和时间，同时还可以减少误差和提高精度。在一些情况下，抽样还可以提高数据的质量和效能。但是，抽样还存在着可能引入采样误差和选择偏差的问题。因此，在一些研究问题中，必须小心地选择样本和抽样方法，以尽量减少误差并提高准确性。抽样方法的应用场景非常广泛，适用于各种类型的数据和统计分析。在实际应用中，抽样方法必须结合具体问题和数据类型来选择最佳的方法。