简述概率抽样的特点
概率抽样是指通过随机的方式从总体中抽取样本的方法。其特点如下：
1. 随机性(xìng)：概率抽样是基于随机的原则进行的，每个个体被选中的概率相等，避免了主观性(xìng)和偏见的影响。
2. 代表性(xìng)：概率抽样能够保证样本具有代表性(xìng)，即样本能够反映总体的特征和分布情况。
3. 可重复性(xìng)：概率抽样的过程是可以重复的，每次抽样得到的样本可能不同，但是每次得到的样本都具有一定的代表性(xìng)。
4. 统计推断：概率抽样能够为统计推断提供基础，通过对样本数据的分析，可以推断总体的特征和分布情况。
5. 适用性(xìng)：概率抽样适用于各种类型的总体，包括有限总体和无限总体。同时，概率抽样也适用于各种类型的调查和研究。
简述调查法的特点
调查法是一种通过收集和分析数据来了解某个问题的方法。其特点包括：
1. 直接收集数据：调查法直接收集数据，而不是通过其他方式获得信息。
2. 应用广泛：调查法可以应用于各种领域和问题，包括社会科学、医学、商业等。
3. 灵活性(xìng)：调查方法可以根据不同的问题和目标进行灵活的设计和实施。
4. 可定量和定性(xìng)：调查方法可以收集定量和定性(xìng)数据，从而提供不同类型的信息。
5. 可重复性(xìng)：调查方法可以多次实施，以验证结果的可靠性(xìng)和稳定性(xìng)。
6. 可比性(xìng)：调查方法可以比较不同样本之间的差异，从而得出统计结果。
7. 依赖样本：调查方法依赖于样本的选择和代表性(xìng)，因此必须进行正确的样本选择和抽样方法。
简述实验法的优缺点
实验法的优点：
1. 可以控制变量，使得实验结果更加准确可靠。
2. 可以重复实验，验证实验结果的可靠性(xìng)。
3. 可以精确测量和记录实验数据。
4. 可以发现和探究因果关系。
实验法的缺点：
1. 实验条件的控制需要耗费大量时间和精力，成本较高。
2. 实验结果可能受到实验者主观因素的影响。
3. 实验结果只能在特定的实验条件下得出，不能代表所有情况。
4. 有些现象无法通过实验法得到验证，例如历史事件、社会现象等。
简述德尔菲法的要点
德尔菲法是一种专家系统中常用的知识获取方法，其要点如下：
1. 定义问题：明确需要解决的问题和目标。
2. 选择专家：选择具有相关知识和经验的专家。
3. 确定问题领域：确定问题所属的领域和范围。
4. 提出问题：向专家提出问题，并记录下专家的回答。
5. 分析问题：对专家的回答进行分析和整理。
6. 重复提问：在需要的情况下，继续向专家提问，直到问题得到充分解答。
7. 形成知识库：将专家的知识整理成规则或者其他形式的知识库，以便在专家系统中使用。
8. 验证知识：对知识进行验证和测试，确保其准确性(xìng)和可靠性(xìng)。
9. 维护知识：对知识库进行维护和更新，以保持其与实际情况的一致性(xìng)。
概率抽样的特点和适用范围
概率抽样指的是在进行抽样时，每个样本被选中的概率是已知的，并且每个样本被选中的概率相等。其特点包括：具有代表性(xìng)、可重复性(xìng)、可比较性(xìng)、误差可控性(xìng)等。适用范围包括：统计学、市场调研、社会调查、医学研究等领域。概率抽样是一种常用的抽样方法，可以保证样本的代表性(xìng)和可比性(xìng)，从而提高研究结果的可靠性(xìng)和准确性(xìng)。
简述集中趋势分析的作用与缺陷
集中趋势分析是统计学中常用的一种方法，它可以用来描述一组数据的中心位置，即数据的平均数、中位数和众数等。它的作用在于帮助人们更好地理解数据的特征和趋势，从而更好地进行数据分析和决策。
然而，集中趋势分析也存在一些缺陷。首先，它只能描述数据集的中心位置，而不能反映数据的分散程度。其次，它对于极端值的处理不够敏感，可能会导致数据偏差。此外，对于非正态分布的数据，集中趋势分析的结果可能不够准确。因此，在进行数据分析时，需要综合考虑多种方法和指标，以全面了解数据的特征和趋势。