sample data是什么意思，sample data的意思翻译、用法、同义词、例句

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专业解析

在统计学和数据科学领域，“sample data”（样本数据）指的是从整体研究目标（称为“总体”）中按特定方法抽取的、具有代表性的数据子集。其核心作用是通过分析局部数据推断总体特征，同时降低研究成本与复杂度。例如，在医学研究中，研究者可能从全国患者中随机选取1000人的健康数据作为样本，用于分析疾病流行趋势。

样本数据的构建需满足两大原则：一是随机性，即每个个体被选中的概率均等，避免主观选择偏差；二是足够性，样本量需达到统计学显著性要求。根据剑桥大学统计实验室的说明，分层抽样、系统抽样等方法可提升样本的代表性。

在机器学习领域，样本数据通常被划分为训练集、验证集和测试集。谷歌AI团队的研究表明，训练集占比约60%-80%时模型效果最优，验证集用于调参，测试集则评估最终性能。世界银行的数据质量报告中特别强调，样本数据采集需标注清晰的元数据（如抽样时间、地域范围），以确保研究结果的可复现性。

网络扩展资料

“Sample data”（样本数据）指从整体数据（称为“总体”）中抽取的一部分数据，用于代表或分析整体特征。以下是详细解释：

1. 定义与目的
   样本数据是通过抽样方法从更大的数据集合（总体）中选取的子集。其核心目的是通过分析样本，推断总体的特性，避免处理全部数据的高成本或不可行性。例如，调查1000名消费者的偏好来推测整个市场的趋势。

2. 关键特征

   • 代表性：样本需尽可能反映总体结构，否则结论可能偏差。
   • 随机性：常用随机抽样减少选择偏差（如抽签、随机数生成）。
   • 容量：样本量越大，结果通常越可靠，但需平衡成本与精度。

3. 常见抽样方法

   • 简单随机抽样：每个个体被选中的概率均等。
   • 分层抽样：将总体按特征分组后分别抽样，提高代表性。
   • 系统抽样：按固定间隔（如每50个选1个）抽取样本。

4. 应用场景

   • 统计分析：计算均值、方差等指标。
   • 机器学习：用样本训练模型，预测总体行为。
   • 质量控制：抽检产品判断生产线是否合格。

5. 注意事项

   • 样本偏差（如仅调查年轻人可能导致结论不适用于全年龄段）。
   • 需明确抽样方法，确保结果可复现。
   • 结合置信区间等统计指标评估结论可靠性。

若需进一步了解具体抽样技术或统计推断方法，可提供更具体的场景，我将补充说明。

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