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N行的随机样本

是指从总体中随机抽取的N个样本,用于代表整个总体的特征。这些样本是通过随机抽样的方式获取的,以确保样本的代表性和可靠性。

分类:

  • 随机样本可以分为有放回抽样和无放回抽样。有放回抽样是指抽取一个样本后将其放回总体中,再次抽样时该样本仍有可能被选中;无放回抽样是指抽取一个样本后将其从总体中剔除,再次抽样时该样本不会再被选中。
  • 另外,随机样本还可以分为简单随机样本和复杂随机样本。简单随机样本是指每个样本被选中的概率相等;复杂随机样本是指不同样本被选中的概率可以不同,例如使用分层抽样或者整群抽样的方法。

优势:

  • 随机样本可以有效地减少样本偏倚,增加样本的代表性,使得对总体进行推断的结果更具有可靠性和普遍性。
  • 随机样本的获取过程具有客观性,能够降低主观偏好和外界干扰对样本选择的影响。

应用场景:

  • 随机样本在统计学中被广泛应用,常用于总体参数估计、假设检验和推断等方面的研究。
  • 在市场调研中,随机样本可以用来收集消费者的意见和行为,从而推断整个目标人群的特征和倾向,为企业决策提供参考。

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  1. 腾讯云人工智能平台(https://cloud.tencent.com/product/tai) 该平台提供了丰富的人工智能算法和工具,可用于对随机样本进行数据分析、模式识别、预测和优化等处理。
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请注意,以上推荐的产品和链接仅供参考,具体选择和使用应根据实际需求和情况来确定。

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