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Impara Implementazione del Campionamento in Python | Probabilità e Statistica
Matematica per la Data Science

bookImplementazione del Campionamento in Python

Campionamento casuale semplice

1234567
import random N = 30 # population size n = 5 # sample size sample_srs = random.sample(range(1, N+1), n) print(f"Simple Random Sample: {sample_srs}")
copy
  • random.sample(range(1, N+1), n) seleziona casualmente n valori unici dalla popolazione;
  • Funziona senza reinserimento (nessuna ripetizione);
  • Ogni membro della popolazione ha la stessa probabilità di essere scelto.

Campionamento stratificato

123456789
N_males = 18 N_females = 12 N_total = N_males + N_females n_total = 10 n_males = round((N_males / N_total) * n_total) n_females = round((N_females / N_total) * n_total) print(f"Stratified Sample Size -> Males: {n_males}, Females: {n_females}")
copy
  • La popolazione è suddivisa in sottogruppi (strati);
  • Il campione viene estratto proporzionalmente da ciascun sottogruppo;
  • Garantisce la rappresentanza dei gruppi chiave.

Campionamento a grappolo

1234567
import random clusters = 5 students_per_cluster = 25 selected_cluster = random.randint(1, clusters) print(f"Selected cluster (classroom): {selected_cluster} containing {students_per_cluster} students")
copy
  • Popolazione suddivisa in grappoli (ad esempio, classi);
  • Uno o più grappoli vengono selezionati casualmente;
  • Tutti gli individui nei grappoli scelti vengono inclusi nell'indagine;
  • Metodo efficiente quando elencare ogni singolo individuo è poco pratico.

Campionamento sistematico

123456789101112
import random N = 1000 n = 100 k = N // n # Sampling interval start = random.randint(1, k) # Random start sample_systematic = list(range(start, N+1, k)) print(f"Sampling interval k = {k}") print(f"Random start = {start}") print(f"First 10 samples: {sample_systematic[:10]}")
copy
  • Intervallo k=Nnk = \frac{N}{n};
  • Punto di partenza scelto casualmente tra 1 e kk;
  • Selezione di ogni elemento kk-esimo dalla popolazione ordinata.

Riepilogo dei Metodi

  • Casuale semplice: stessa probabilità per tutti, senza ripetizioni;
  • Stratificato: garantisce la rappresentanza dei sottogruppi;
  • A grappolo: seleziona casualmente interi gruppi;
  • Sistematico: seleziona a intervalli fissi dopo un avvio casuale.
question mark

Quale funzione viene utilizzata per il campionamento casuale semplice senza reinserimento?

Select the correct answer

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 5. Capitolo 6

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Campionamento casuale semplice

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import random N = 30 # population size n = 5 # sample size sample_srs = random.sample(range(1, N+1), n) print(f"Simple Random Sample: {sample_srs}")
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  • random.sample(range(1, N+1), n) seleziona casualmente n valori unici dalla popolazione;
  • Funziona senza reinserimento (nessuna ripetizione);
  • Ogni membro della popolazione ha la stessa probabilità di essere scelto.

Campionamento stratificato

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  • La popolazione è suddivisa in sottogruppi (strati);
  • Il campione viene estratto proporzionalmente da ciascun sottogruppo;
  • Garantisce la rappresentanza dei gruppi chiave.

Campionamento a grappolo

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import random clusters = 5 students_per_cluster = 25 selected_cluster = random.randint(1, clusters) print(f"Selected cluster (classroom): {selected_cluster} containing {students_per_cluster} students")
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  • Popolazione suddivisa in grappoli (ad esempio, classi);
  • Uno o più grappoli vengono selezionati casualmente;
  • Tutti gli individui nei grappoli scelti vengono inclusi nell'indagine;
  • Metodo efficiente quando elencare ogni singolo individuo è poco pratico.

Campionamento sistematico

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import random N = 1000 n = 100 k = N // n # Sampling interval start = random.randint(1, k) # Random start sample_systematic = list(range(start, N+1, k)) print(f"Sampling interval k = {k}") print(f"Random start = {start}") print(f"First 10 samples: {sample_systematic[:10]}")
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  • Intervallo k=Nnk = \frac{N}{n};
  • Punto di partenza scelto casualmente tra 1 e kk;
  • Selezione di ogni elemento kk-esimo dalla popolazione ordinata.

Riepilogo dei Metodi

  • Casuale semplice: stessa probabilità per tutti, senza ripetizioni;
  • Stratificato: garantisce la rappresentanza dei sottogruppi;
  • A grappolo: seleziona casualmente interi gruppi;
  • Sistematico: seleziona a intervalli fissi dopo un avvio casuale.
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