分层抽样与广义估计方程（GEE）：优化大规模数据分析

分层抽样是一种常用的统计抽样方法，在研究设计和数据分析中具有广泛的应用。而广义估计方程（Generalized Estimating Equations，GEE）是一种用于处理相关数据的统计方法。本文将介绍分层抽样和GEE的基本概念，以及如何使用这两种技术来优化大规模数据分析。

1. 分层抽样

分层抽样是一种将总体划分为不同层级，并从每个层级中选择样本的抽样方法。这种抽样方法可以帮助我们更好地代表整个总体，并减少抽样误差。常见的分层变量包括地理位置、年龄、性别等。下面是一个使用Python实现分层抽样的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import StratifiedSampling

# 创建一个样本数据集
data = pd.DataFrame(