サンプリングは、統計の重要なテクニックのひとつです。ただし、常に適切とは限りません。いつサンプリングを使い、いつデータ全体を扱うべきかを見極める必要があります。
次のうち、サンプリングを使うのに適しているとはいえない状況はどれですか？
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。
