random sampling是什麼意思，random sampling的意思翻譯、用法、同義詞、例句
常用詞典
[數] 隨機抽樣；隨意采樣
例句
Method Using stratified random sampling method.
方法采用分層隨機抽樣方法。
Methods Making research on 1021 patients by random sampling.
方法采用隨機抽樣的方法調查1021例患者。
Equivalent sampling has sequence sampling and random sampling.
等效采樣分為順序采樣和隨機等效采樣。
Effect of random sampling number on state estimation is discussed.
本文對隨機抽樣數目對狀态估計結果的影響進行了讨論。
同義詞
|stochastic sampling/random selection;[數]隨機抽樣；隨意采樣
專業解析
隨機抽樣（Random Sampling） 是一種統計學中用于從總體（Population）中選取樣本（Sample）的基本方法。其核心特征在于：總體中的每個個體（或元素）被抽中作為樣本的概率是已知且相等的（在簡單隨機抽樣中），或至少是可計算的。這種方法旨在通過公平、無偏的選取過程，确保所抽取的樣本能夠最大限度地代表總體特征，從而基于樣本信息對總體進行有效的推斷（如估計總體參數、檢驗假設等）。
核心要點：
- 隨機性（Randomness）：這是隨機抽樣的根本原則。樣本的選取必須嚴格遵循隨機機制，避免任何形式的人為主觀選擇或系統性偏差。常見的隨機化方法包括使用隨機數表、計算機生成的隨機數或抽籤等。
- 等概率性（Equal Probability）：在簡單隨機抽樣（Simple Random Sampling, SRS） 這種最基本的形式中，總體中的每一個個體都有完全相同的機會被抽中。這是實現樣本無偏代表總體的關鍵基礎。
- 目的與價值：隨機抽樣的主要目的是通過研究相對較小、易于操作的樣本，來獲得關于更大、通常難以全面研究的總體特征的可靠信息。它使得統計推斷（如計算置信區間、進行假設檢驗）在概率論框架下具有堅實的理論基礎。
- 與其他抽樣方法的區别：隨機抽樣（特指簡單隨機抽樣）是其他更複雜抽樣方法（如分層抽樣、整群抽樣、系統抽樣）的基礎。這些方法可能在操作上更高效或針對特定總體結構更有效，但其設計原理仍需遵循隨機選擇的原則，以保證推斷的有效性。
應用場景：
隨機抽樣廣泛應用于社會科學調查（如民意測驗）、市場研究、質量控制、醫學研究（如臨床試驗受試者分組）、環境監測以及任何需要通過部分數據了解整體情況的領域。例如，國家統計局進行人口普查後的抽樣調查、藥廠測試新藥的有效性和安全性等，都需要依賴隨機抽樣來确保結果的科學性和普遍性。
權威參考來源：
- 美國人口普查局（U.S. Census Bureau） - 抽樣方法解釋：該政府機構在其官方指南中詳細闡述了簡單隨機抽樣作為基礎抽樣方法的原理和應用，特别是在大型社會調查中的基礎地位。 https://www.census.gov/topics/research/guidance/sampling.html
- 美國國家标準與技術研究院（NIST） - 工程統計手冊（Handbook of Engineering Statistics）：NIST的權威手冊在介紹基礎統計概念時，明确将隨機抽樣定義為“每個樣本單位有已知非零概率被抽中”的方法，并強調了其在統計推斷中的核心作用。 https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/
- Khan Academy - 統計學與概率課程：可汗學院在其廣受歡迎的免費教育課程中，清晰區分了簡單隨機抽樣與其他抽樣方法（如分層抽樣、整群抽樣），并解釋了隨機性原則在各種抽樣設計中的普遍重要性。 https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability
網絡擴展資料
“隨機抽樣”（random sampling）是統計學中的核心概念，指從總體中按照隨機原則選取樣本的過程，确保每個個體或元素有均等且獨立的機會被選中。其核心目的是通過無偏的樣本反映總體特征，減少人為或系統性偏差。以下是詳細解釋：
1. 核心特點
- 等概率性：總體中每個成員被選中的概率相同。
- 獨立性：一個成員的選中不影響其他成員的選中概率。
- 無偏性：避免主觀選擇或特定模式，保證樣本的代表性。
2. 常見類型
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簡單隨機抽樣（Simple Random Sampling）：
直接通過隨機數生成器或抽籤方式選擇樣本，例如從1000人中隨機抽取100人。
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分層抽樣（Stratified Sampling）：
将總體按特征（如年齡、性别）分為若幹層，每層獨立隨機抽樣，确保各子群體均有代表。
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系統抽樣（Systematic Sampling）：
按固定間隔（如每10個選1個）從有序列表中抽取樣本，需注意起始點的隨機性。
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整群抽樣（Cluster Sampling）：
将總體劃分為多個“群組”（如學校、社區），隨機選擇部分群組并調查其全部成員。
3. 應用場景
- 科學研究：如醫學試驗中隨機分配受試者到對照組和實驗組。
- 市場調查：通過隨機抽樣預測消費者偏好。
- 質量控制：工廠從生産批次中隨機抽檢産品。
4. 重要性
- 減少偏差：避免人為選擇導緻的誤差。
- 統計推斷基礎：樣本結果可推廣到總體（如計算置信區間）。
- 可重複性：其他研究者可通過相同方法驗證結論。
5. 注意事項
- 樣本量：需足夠大以反映總體特征。
- 抽樣框架：需明确總體的定義和範圍（如“18歲以上中國公民”）。
- 非響應偏差：若部分被選者拒絕參與，可能影響結果。
若需進一步了解具體方法或數學公式（如抽樣分布計算），可提供補充說明。
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