これまでに 2 種類のサンプリング分布（厳密と近似）を見てきました。どちらを計算すべきかを明確に理解しておきましょう。
厳密なサンプリング分布は、常に直接計算できるべきでしょうか？
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。
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。
現在の演習
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。
