榕果小蜂之族群估算
目的：
應用抽樣技術估算生物之族群量。本實驗採用二階段聚合抽樣技術 (two-stage cluster sampling)，估算榕果小蜂之族群量。
原理：
動物族群量估算常需利用抽樣技術之原理方可達成。抽樣技術基本上可以概分為簡單逢機抽樣(Random sampling)、分層逢機抽樣( Stratified Random sampling)與系統抽樣(Systematic sampling)，此外還有非常多之演變，其方法非常多 。
本次實驗介紹
two-stage cluster sampling
之方法。
先介紹相關之符號與公式：
N：cluster 之總數
：估計第
i
個
cluster 內之總樣品數。
：從第
i
個
cluster 內取出之樣品數。
M：
：
，平均每個
cluster 含之樣品數。
：在第
i
個
cluster 內，第
j
個樣品，所含欲計數之個體數。
為由第
i
個
cluster 內估得之平均個體數
為每個
cluster 內之樣品變方
為平均個體數之估計值，由
N
個
clusters 內取出
n
個
clusters，
平均個體數估計值之變方
Upper and lower error bounds
：
，cluster
之間的變方。
實驗地點：台灣科技大學旁之榕樹
工具：枝剪、塑膠帶、記錄筆、紙
實驗步驟：
1.至研究地點選定所研究的榕樹，進行採集工作。進行實際採集前，先依樹形、分支狀況和其他特性，將整棵樹分成 10-20 clusters。
2.對每個 cluster 作以下的處理
l 取 6 棵榕果，計算其內之小蜂數目
l 估算其內之總榕果數 (本項假設理想狀況下，你(妳)可以看到所有之榕果)
l 將資料記錄於表一內
3.利用所有 clusters 之資料，計算一棵榕果內有多少隻小蜂、變方和 Error bound。
4.計算族群內之小蜂總數、變方。
5.以逢機表任取出 5 個 clusters，作和 (3)、(4) 相同之計算。
6.將所有之
資料混合，由其中逢機取出
50
棵榕果樣品，依簡單逢機之原理，作和
(3)、(4)
相同之運算。
7.比較利用全部 cluster 和使用部份 cluster 所計算之值的差異。
8.比較簡單逢機和 two-stage cluster 方法，在採集時間和計算結果上之差異。
交報告時間：
2005 年 4 月 27 日下午 1 時前（兩個報告合併）
參考資料：
表一、榕果小蜂之採集資料
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cluster |
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13 |
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14 |
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15 |
6 |
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附錄一、逢機亂數表
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3 |
4 |
5 |
6 |
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1 |
74 |
58 |
101 |
36 |
121 |
70 |
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2 |
113 |
3 |
121 |
37 |
103 |
32 |
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3 |
66 |
20 |
14 |
35 |
44 |
31 |
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4 |
55 |
76 |
54 |
109 |
119 |
98 |
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5 |
93 |
66 |
56 |
50 |
24 |
107 |
|
6 |
104 |
33 |
87 |
30 |
28 |
8 |
|
7 |
109 |
31 |
91 |
4 |
71 |
87 |
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8 |
13 |
1 |
100 |
91 |
119 |
82 |
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9 |
15 |
22 |
118 |
13 |
104 |
22 |
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10 |
76 |
59 |
120 |
20 |
90 |
22 |
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11 |
5 |
112 |
3 |
114 |
30 |
4 |
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12 |
97 |
61 |
7 |
55 |
31 |
30 |
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13 |
97 |
58 |
71 |
37 |
85 |
98 |
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14 |
86 |
93 |
1 |
3 |
4 |
32 |
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15 |
56 |
15 |
64 |
76 |
8 |
61 |
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16 |
12 |
2 |
112 |
10 |
12 |
12 |
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17 |
71 |
75 |
29 |
77 |
42 |
56 |
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18 |
72 |
24 |
9 |
43 |
116 |
22 |
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19 |
11 |
75 |
54 |
14 |
49 |
66 |
|
20 |
32 |
17 |
21 |
1 |
102 |
93 |