随机抽样和非随机抽样的特点分别是什么
时间: 2024-03-31 17:31:47 浏览: 28
随机抽样是指从总体中随机选择样本的方法,每个样本有相同的被选中的概率。其特点包括:
1. 可以保证样本的代表性,因为每个样本都有被选中的机会,从而避免了样本的偏倚。
2. 由于样本的随机性,可以对样本的抽样误差进行严格的统计学分析。
3. 随机抽样需要从总体中获取足够大的样本,才能保证统计分析的准确性。
非随机抽样是指从总体中非随机地选择样本的方法,每个样本被选中的概率不同。其特点包括:
1. 样本的代表性不如随机抽样,因为样本的选择可能受到一些外部因素的影响。
2. 由于样本的非随机性,样本的抽样误差可能难以进行严格的统计学分析。
3. 非随机抽样可以选择较小的样本数量,但需要保证样本的选择具有一定的代表性。
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通常情况下,pandas会先填补缺失值再进行随机抽样,这是为了避免缺失值对随机抽样的结果产生影响。可以使用fillna()函数来填补缺失值,然后使用sample()函数来进行随机抽样。当然,具体的方法还要根据数据集的特点和需求来确定。
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需要注意的是,样本均值法和随机投点法是两种不同的方法,用于不同的问题,不能直接进行比较。