抽样数据摸拟程序英文解释翻译、抽样数据摸拟程序的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 sampled data simulator

分词翻译：

抽样数据的英语翻译：

【计】 sampled data; sampling data

摸的英语翻译：

feel; feel out; stroke; touch; try to find out

拟的英语翻译：

draft; draw up; imitate; plan
【医】 para-

程序的英语翻译：

formality; ground rule; procedure; proceeding; process; program
【计】 P; problem determination aid; PROC; program; related channel program
【化】 sequence
【经】 program; sequence

专业解析

抽样数据模拟程序（Sampling Data Simulation Program）是指通过计算机算法对有限样本数据集进行随机抽样，并基于统计学原理构建虚拟数据模型的系统性工具。该程序结合概率分布模型与计算数学方法，实现真实场景的数字化重构。

从汉英词典角度解析：

抽样（Sampling）
指从总体集合中按预设规则抽取子集的过程，对应《统计学术语标准》（GB/T 3358.1-2021）中"随机抽样"的定义，要求保证样本代表性和独立性。
数据模拟（Data Simulation）
采用蒙特卡洛方法或Bootstrap重抽样技术生成仿真数据集，美国国家标准技术研究院（NIST）的《计算机系统验证指南》强调需验证模拟结果与理论分布的拟合度。
程序实现
核心算法包含：
- 伪随机数生成器（PRNG）
- 分布拟合检验模块
- 误差传播分析组件
  参照ACM计算机仿真专题研讨会（Winter Simulation Conference）公布的通用架构标准。

典型应用场景覆盖金融风险评估（如Monte Carlo风险模型）、医学临床试验设计（FDA 21 CFR Part 11合规场景）及工业质量控制（六西格玛流程模拟）。程序开发需遵循IEEE仿真建模标准（IEEE 1730-2010）关于可重复性和透明度的技术要求。

网络扩展解释

抽样数据模拟程序是指通过计算机技术生成符合特定分布的模拟数据，并应用抽样方法进行数据抽取和分析的数字化流程。以下是综合多个权威来源的详细解释：

一、核心概念

抽样指从研究总体中选取部分代表性样本的统计学方法，目的是通过样本推断总体特征。例如研究城市居民收入时，无需调查所有人，只需科学抽取样本即可。
数据模拟程序通过算法生成符合预设条件（如正态分布、均匀分布）的虚拟数据集，用于模拟真实场景。例如用Python的NumPy库生成10万条模拟居民收入数据。

二、程序实现流程

确定目标设定模拟目标，如验证分层抽样的误差率，或测试抽样算法的计算效率。
生成总体数据通过程序创建虚拟总体，常用方法包括：

随机数生成（如均匀分布）
基于真实数据的参数化建模（如$mu=5000,sigma=1000$的正态分布）

选择抽样方法常见方法对比： | 方法 | 特点 | 适用场景 | |------|------|----------| | 简单随机抽样 | 每个体等概率被选，实现简单 | 总体分布均匀时 | | 分层抽样 | 按特征分组后再抽样，误差更小 | 群体差异明显时（如城乡收入调查） | | 系统抽样 | 固定间隔抽取，分布均匀 | 流水线质检等有序场景 |
执行与验证通过程序自动计算抽样误差（公式：$text{误差}=frac{|text{样本均值}-text{总体均值}|}{text{总体均值}}times100%$），并可视化分布对比图。

三、典型应用场景

学术研究：在有限计算资源下，通过模拟评估不同抽样方法的有效性。
质量检测：工厂用系统抽样程序模拟生产线不良率检测。
市场调研：生成虚拟消费者画像库，测试问卷抽样方案的覆盖度。

四、工具与扩展

Excel实现：通过RAND()函数生成随机数，结合OFFSET实现系统抽样。
Python实现：使用pandas.DataFrame.sample()进行随机抽样，sklearn库支持分层抽样。
进阶方向：蒙特卡洛模拟、Bootstrap重抽样等概率统计方法。

提示：实际应用中需注意抽样误差与程序生成数据的分布匹配性，建议参考国家标准GB/T 2828.1-2012等抽样检验规范。