Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

🚩 Шпаргалка: стратифицированная выборка

Выборка — важный этап любого исследования. Один из надёжных способов — стратифицированная выборка, при которой вся совокупность делится на подгруппы (страты), и из каждой отбирается выборка.

Это особенно полезно, когда необходимо учесть особенности разных сегментов данных.

Преимущества стратифицированной выборки:
🟠 Точная репрезентативность — каждая группа учтена, искажения минимальны
🟠 Более высокая точность — за счёт меньшей дисперсии внутри страт
🟠 Экономия ресурсов — меньший объём выборки при той же достоверности

Сложности, с которыми можно столкнуться:
🔴 Сложная реализация — нужно заранее определить страты
🔴 Риск ошибок — неверная классификация испортит результаты
🔴 Ограниченность — не применим, если нет явных подгрупп

Варианты стратифицированной выборки:
🟣 Пропорциональная — каждая страта представлена в выборке по доле в популяции
🟣 Равномерная — одинаковое число объектов из каждой страты
🟣 Оптимальная — учитывает разброс и стоимость сбора: больше данных — там, где это выгоднее
🟣 Непропорциональная — размер выборки по каждой страте определяется задачей анализа (например, усилить редкие подгруппы)

Библиотека дата-сайентиста #свежак

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6545

1.6K viewsJun 10 at 06:52

🚩 Шпаргалка: стратифицированная выборка

Выборка — важный этап любого исследования. Один из надёжных способов — стратифицированная выборка, при которой вся совокупность делится на подгруппы (страты), и из каждой отбирается выборка.

Это особенно полезно, когда необходимо учесть особенности разных сегментов данных.

Преимущества стратифицированной выборки:
🟠 Точная репрезентативность — каждая группа учтена, искажения минимальны
🟠 Более высокая точность — за счёт меньшей дисперсии внутри страт
🟠 Экономия ресурсов — меньший объём выборки при той же достоверности

Сложности, с которыми можно столкнуться:
🔴 Сложная реализация — нужно заранее определить страты
🔴 Риск ошибок — неверная классификация испортит результаты
🔴 Ограниченность — не применим, если нет явных подгрупп

Варианты стратифицированной выборки:
🟣 Пропорциональная — каждая страта представлена в выборке по доле в популяции
🟣 Равномерная — одинаковое число объектов из каждой страты
🟣 Оптимальная — учитывает разброс и стоимость сбора: больше данных — там, где это выгоднее
🟣 Непропорциональная — размер выборки по каждой страте определяется задачей анализа (например, усилить редкие подгруппы)

Библиотека дата-сайентиста #свежак