您的数据将通过 Hansen-Hurwitz 或Horvitz-Thompson估计量给出部分答案。

模型是这样的：将这个人的出勤率表示为一系列指标（0/1）变量$(q_i)$,$i=1, 2, \ldots$. 您从每个周块中随机观察一个包含两个元素的子集$(q_{5k+1}, q_{5k+2}, \ldots, q_{5k+5})$. （这是系统抽样的一种形式。）

1. 他多久训练一次？您想估计$q_i$. 您收集的统计数据告诉您平均观察值为 0.9。假设这是收集的$w$周。那么个人访问总数的 Horvitz-Thompson 估计量为$\sum{\frac{q_i}{\pi_i}}$=${5\over2} \sum{q_i}$=${5\over2} (2 w) 0.9$=$4.5 w$（在哪里$\pi_i$是观察的机会$q_i$并且总和超过了您的实际观察结果。）也就是说，您应该估计他每周训练 4.5 天。 有关如何计算此估计值的标准误差的信息，请参阅参考资料。作为一个非常好的近似值，您可以使用通常的（二项式）公式。

2. 他是随机训练的吗？没有办法说。您需要按星期几维护总计。