number of samples是什麼意思，number of samples的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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例句

專業解析

“number of samples”是統計學和數據分析中的基礎概念，指在特定研究或實驗中收集的獨立觀測值的總數量。它直接影響結果的可靠性和泛化能力，是評估數據質量的關鍵指标。

在統計學中，樣本數量決定了置信區間寬度和假設檢驗效能。根據國家統計局的定義，足夠大的樣本量能降低抽樣誤差，使調查結果更接近總體真實情況（來源：國家統計局官網）。在機器學習領域，樣本規模與模型訓練效果直接相關，《IEEE信號處理彙刊》指出，深度學習任務通常需要數萬量級的樣本才能達到理想精度（來源：IEEE Xplore數據庫）。

工程測量領域則強調樣本數量的動态調整，美國國家标準與技術研究院(NIST)建議，在儀器校準過程中應根據測量精度要求動态計算最小樣本量（來源：NIST手冊SB-951）。醫學研究尤其重視樣本量計算，《英國醫學雜志》要求臨床試驗必須預先通過功效分析确定樣本規模，以符合倫理審查和科學驗證标準（來源：BMJ研究指南）。

需要說明的是，不同學科對樣本數量的具體應用存在差異，但核心原則均指向：在資源允許範圍内盡可能擴大樣本量，同時通過科學的抽樣方法保證樣本代表性。

網絡擴展資料

“number of samples”是一個統計學和數據分析中的常用術語，通常指研究中收集的數據點或觀測值的數量，也被稱為“樣本量”或“樣本數”。以下是詳細解釋：

核心含義

• 字面意義：指從總體（population）中抽取的樣本（sample）的個體數量。例如，在調查1000人的收入水平時，“number of samples”就是1000。
• 應用場景：廣泛用于科學研究、機器學習、市場調研等領域，直接影響結果的可靠性和泛化能力。

重要性

1. 統計功效：樣本量越大，結果越接近真實總體情況，統計檢驗的效力（如檢測差異的能力）也越高。
2. 誤差控制：樣本量不足可能導緻抽樣誤差大（如均值偏差顯著），而過大樣本可能增加成本和時間。
3. 模型性能：在機器學習中，樣本量影響模型訓練效果。過少樣本易導緻過拟合，充足樣本則提升泛化能力。

如何确定樣本量？

實踐中常通過以下方法确定：

1. 功效分析（Power Analysis）：基于預期效應大小、顯著性水平（如α=0.05）和統計功效（如80%）計算。
2. 經驗法則：
   • 分類問題：每類别至少10-20個樣本。
   • 回歸分析：自變量數的10倍以上樣本。
3. 公式計算：例如，估計總體均值的樣本量公式： $$ n = left(frac{Z cdot sigma}{E}right) $$ 其中，(Z)為置信水平對應的Z值（如1.96對應95%置信度），(sigma)為總體标準差估計值，(E)為可接受的誤差範圍。

注意事項

• 抽樣方法：樣本量充足但抽樣偏差（如非隨機抽樣）仍會導緻結果失真。
• 成本效益平衡：避免盲目追求大樣本，需權衡資源限制。

如果需要具體領域的樣本量計算（如臨床試驗或社會調查），建議結合研究設計使用專業工具（如G*Power）或咨詢統計專家。

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