Вивчайте Реалізація Вибірки у Python | Ймовірність і Статистика

Свайпніть щоб показати меню

Просте випадкове вибіркове дослідження


              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}")

random.sample(range(1, N+1), n) випадковим чином обирає n унікальних значень з генеральної сукупності;
Працює без повернення (без повторень);
Кожен елемент сукупності має однакову ймовірність бути обраним.

Стратифікована вибірка


              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}")

Сукупність поділяється на підгрупи (страти);
Вибірка здійснюється пропорційно з кожної підгрупи;
Забезпечує представлення ключових груп.

Кластерне вибіркове дослідження


              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")

Сукупність поділяється на кластери (наприклад, класи);
Один або декілька кластерів обираються випадково;
Опитуються всі учасники обраних кластерів;
Ефективний підхід, коли перелік усіх індивідів є непрактичним.

Систематичне вибіркове дослідження


              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]}")

Інтервал $k = \frac{N}{n}$ ;
Початкова точка обирається випадково між 1 та $k$ ;
Вибір кожного $k$ -го елемента з впорядкованої сукупності.

Підсумок методів

Простий випадковий: рівні шанси для всіх, без повторів;
Стратифікований: забезпечує представлення підгруп;
Кластерний: випадковий вибір цілих груп;
Систематичний: вибір з фіксованими інтервалами після випадкового старту.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 6

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Секція 5. Розділ 6