多くの分析で乱数は重要ですが、1つ問題があります。結果が毎回わずかに変わることがあるのです。売上予測を計算するスクリプトが実行のたびに違う答えを出してしまうと、上司とのやり取りが気まずくなるかもしれません。
R の乱数生成器にシードを設定すると、乱数生成を再現可能にでき、このような問題を避けられます。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
サンプリングとは何か、なぜ有用なのかを学び、利便抽出が引き起こす問題を理解し、真のランダム性と疑似乱数の違いを学びます。
現在の演習
無作為抽出の4手法(単純、系統、層別、クラスター)を、いつどのように行うかを学びます。
相対誤差を用いて標本統計量の精度を定量化し、サンプリング分布を生成して推定のばらつきを評価する方法を学びます。
未知の母集団のばらつきを推定するためのリサンプリング手法であるブートストラップの使い方を学びます。サンプリング分布とブートストラップ分布の違いも理解します。