八种样本抽样方法介绍

介绍

你肯定很熟悉以下情况：你下载了一个比较大的数据集，并开始分析并建立你的机器学习模型。当加载数据集时，你的计算机会爆出"内存不足"错误。

即使是最优秀的人也会遇到这种事。这是我们在数据科学中面临的最大障碍之一，在受计算限制的计算机上处​​理大量数据(并非所有人都拥有Google的资源实力!)。

那么我们如何克服这个问题呢?是否有一种方法可以选择数据的子集并进行分析，并且该子集可以很好地表示整个数据集?

这种方法称为抽样。我相信你在学校期间，甚至在你的职业生涯中，都会遇到这个名词很多次。抽样是合成数据子集并进行分析的好方法。但是，那我们只是随机取一个子集呢?

我们将在本文中进行讨论。我们将讨论八种不同类型的抽样技术，以及每种方法的使用场景。这是一篇适合初学者的文章，会介绍一些统计的知识

目录

1. 什么是抽样?
2. 为什么我们需要抽样?
3. 抽样步骤
4. 不同类型的抽样技术
5. 概率抽样的类型
6. 非概率抽样的类型

什么是抽样?

让我们从正式定义什么是抽样开始。

抽样是一种方法，它使我们能够基于子集(样本)的统计信息来获取总体信息，而无需调查所有样本。

上图完美地说明了什么是抽样。让我们通过一个例子更直观的进行理解。

我们想要找到Delhi这个城市所有成年男性的平均身高。Delhi的人口大约为