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分层抽样 （stratified sampling），又名 層化抽出法，是 統計學 的一從 統計總體 （又稱為「母體」 [1]） 抽取样本 方法。. 将抽样单位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。. 从而保证样本的结构与总体的结构 ...
In statistics, stratified sampling is a method of sampling from a population which can be partitioned into subpopulations. Stratified sampling example. In statistical surveys, when subpopulations within an overall population vary, it could be advantageous to sample each subpopulation (stratum) independently.
2020年9月18日 · In a stratified sample, researchers divide a population into homogeneous subpopulations called strata (the plural of stratum) based on specific characteristics (e.g., race, gender identity, location, etc.). Every member of the population studied should be in exactly one stratum.
样本中元素或个体的数量称为样本容量（sample size），选择样本的过程就称为抽样（sampling）。 例如，印度拉贾斯坦邦州的绵羊样本；美国纽约的小学生样本；互联网上的数据科学博客相关的网站样本。
拉丁超立方体抽样（Latin hypercube sampling，LHS） 可以在任意数量的维度上生成任意数量的样本。. 抽样 n 次时，LHS 把每个维度平均分成 n 个区域，然后在对角线上的 n 个区域中，每个区域单独抽样得到一个样本，最后在每个维度上把样本随机排序。. 例如， 在 \left ...
2021年10月8日 · 分层抽样（ stratified sampling ），又名层化抽出法，是统计学的一从统计总体（又称为“总体” [1] ）抽取样本方法。 将抽样单位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。
What is Stratified Sampling? Stratified sampling is a method of obtaining a representative sample from a population that researchers have divided into relatively similar subpopulations (strata). Researchers use stratified sampling to ensure specific subgroups are
In statistics, stratified randomization is a method of sampling which first stratifies the whole study population into subgroups with same attributes or characteristics, known as strata, then followed by simple random sampling from the stratified groups, where each element within the same subgroup are selected unbiasedly during any stage of the ...
分層抽樣 （stratified sampling），又名 層化抽出法，是 統計學 的一從 統計總體 （又稱為「總體」 [1]） 抽取樣本 方法。 將抽樣單位按某種特徵或某種規則劃分為不同的層，然後從不同的層中獨立、隨機地抽取樣本。 從而保證樣本的結構與總體的結構比較相近，從而提高估計的精度。 相對於沒有經過分層的抽樣調查，其數據會被稱為「未分層抽樣」（unstratified samples）。 在 社會統計調查 （statistical survey），當總體內的「子總體」（subpopulations）之間的差異較大，對每個子總體分別進行分層抽樣調查，會令統計調查結果更為準確。 子總體的分層必須為 互斥，即每個總體的成員均只能屬於一個分層。
2022年5月3日 · Step 1: Define your population and subgroups. Step 2: Separate the population into strata. Step 3: Decide on the sample size for each stratum. Step 4: Randomly sample from each stratum. Frequently asked questions about stratified sampling. When to use stratified sampling.
