注：文章为个人的抽样课程复习提纲，非教程讲解第一章 绪论1.数据的两种类型：实验数据 （可控条件、实验次数可无限）调查数据（时效性、有误差、方式多样）2.抽样调查 非全面，指从研究对象的全体（总体）中抽取一部分单元作为样本，根据对所抽取样本进行调查，获得有关总体目标量的了解。（将样本统计量作为总体参数的估计量，通过样本推断总体性质）3.非概率抽样与概率抽样 区别：是否依据随机原则 注意点：随机≠随
自抽样统计是什么以及为什么使用它？本文将自抽样方法与传统方法进行比较，并了解它为何有用。并在R语言软件中通过对汽车速度和制动距离数据进行线性回归预测来实践它。相关视频统计学是从数据中学习的科学。统计知识有助于收集数据的正确方法，使用正确的方法分析数据，并有效地呈现从数据中得出的结果。这些方法对于做出决策和预测至关重要，无论是预测消费者对产品的需求；使用文本挖掘过滤垃圾邮件；或在自动驾驶汽车中做出实
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2023-12-19 08:15:29
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抽样是研究的一个重要组成部分，它使研究人员不必检查每一个单独的因素就能得出关于数据总体的结论。每种抽样技术都有其优点和缺点，因此在选择最合适的方法之前，必须仔细考虑他们的研究目标、可用资源和数据特征。作者：Everton Gomede。
在数据分析和机器学习中，我们经常需要从给定的样本中进行随机抽样。Python提供了多种方法来执行此操作，下面将介绍其中的几种方法。简单随机抽样是指从总体中随机地选取一些个体组成样本，每个个体被选中的概率相等。在Python中，可以使用random.sample()函数实现简单随机抽样。例如，从数值列表[1, 2, 3, 4, 5]中随机抽取3个数：输出：2. 分层随机抽样在某些情况下，我们希望从不同层次的群体中进行抽样，这就需要用到分层随机抽样。在Python中，可以使用pandas.DataFram
原创
2023-04-19 17:24:15
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本章重点名词：抽样调查的类型，抽样调查与普查的关系，目标总体，抽样总体，抽样框，抽样单元，总体特征与估计量，方差，偏倚，均方误差，抽样误差，非抽样误差，精度。1.1调查与抽样调查1.1.1调查略1.1.2抽样调查抽样调查： 是一种非全面调查，是指从研究对象全体中抽取一部分单元作为样本，根据对所抽取样本进行调查获得有关总体目标的了解。 1.非概率抽样调查：判断选样，方便抽样，自愿样本，配额抽样。 见
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2024-01-03 08:50:18
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通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
原创
2023-01-12 11:12:58
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遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
摘要：PMP®（项目管理专业人士认证）知识点对于项目管理人员和想要取得PMP®认证的人来说非常重要，为了让大家更好备考PMP®考试，接下来，我们说说PMP®知识点：工具技术--统计抽样。
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2023-11-06 02:12:05
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###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构
定义基础函数:产生方波,时频转化
定义功能函数:show_sin
定义功能函数:show_rec
定义功能函数:show_trg
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2023-08-08 21:06:24
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本文主要是根据MC随机抽样思想，进行已知分布的抽样，对于数据分析有用，主要做如下几个版本C++MATLABC#PYTHONCC++版本的主要代码为 （1）数据部分，概率密度分布const double energy[210]={21.000000, 22.000000, 23.000000, 24.000000, 25.000000, 26.000000, 27.000000, 28.0
抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小
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2023-08-17 21:42:01
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抽样平均误差是抽样平均数的标准差，它反映抽样平均数与总体平均数的平均差异程度。1. 重复抽样μx=σn√2. 非重复抽样μx=σ2n⋅(N−nN−1)−−−−−−−−−−−−−√ 显然 N−nN−1<1，因此和重复抽样比较，重复抽样的抽样平均误差更大。
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2016-09-10 22:55:00
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概率抽样 简单随机抽样 从总体N中一个一个地抽取n个单位作为样本，每个单位的入样概率相等 分层抽样 将总体按照某种特征划分为不同层次，每个层次分别进行随机抽样 整群抽样 抽样单位为一个群组，抽样时，直接抽取群，群组内的所有单位都归为样本 系统抽样 将总体中的所有单位按照一定顺序排序，再按照一定的规则 ...
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2021-11-01 08:06:00
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1.简单随机抽样简单随机抽样是按等概率原则直接从总体数据中抽取n个样本，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布的，该方法适用于个体分布均匀的场景。相关代码如下：import numpy as np
import random
data=np.loadtxt('F:\小橙书\chapter3\data3.txt')
data_sample=random.sample(data.tolist(
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2023-08-09 17:42:29
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一、简单随机抽样将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。1、pandas随机抽样
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)局限：
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2023-08-30 08:18:55
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学过统计学的同学应该对置信区间都有了解，置信区间又叫估计区间，是从概率来讲某个随机变量可能取的值的范围。那很多时候数据是不符合正态分布，或者是我们不知道样本总体是否符合正态分布，但是我们又需要求取置信区间时，就可以用到我们的今天的主角–在乐字节课堂上教的Bootstrap抽样的方法。Bootstrap是对样本进行有放回的抽样，抽样若干次(一般为1000次)，每次抽样的结果作为一个样本点，抽样100
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2023-08-18 13:48:34
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不用调包也能便捷地划分数据集，用随机抽样sample()函数两行代码可以轻松搞定。 #划分训练集
train_data = data.sample(frac = 0.8, random_state = 0)
#测试集
test_data = data.drop(train_data.index)代码讲解：frac 设置抽样的比例，这里的意思是抽取80%的数据作为训练集；random_st
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2023-06-01 16:29:56
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抽样对比策略和全量对比策略抽样 VS 全量抽样策略主要分为全部比对与抽样比对两种方式，两者各有利弊。全量比对：优点是能够最大程度覆盖到测试环境所有的情况，可以发现抽样测试不能发现的问题。缺点是验证时间与花费精力显著高于抽样比对，对于*乎*移数据的ods层，投入这些测试资源是否有这个必要抽样比对：优点是最经济型的测试方式，对于*乎*移数据的ods 层，抽样比对性价比无疑是最高的。缺点是可能漏情况。P
