大数の法則 母平均 の母集団から大きさ の無作為標本を抽出するとき，標本平均 は が大きくなるにつれて母平均 に近付く．. 例えば，硬貨を 回投げて，表が出る割合 (確率)を考える．理論上表の出る割合 (確率)は だが，実際に 回投げたうちのちょうど しばしば、単純無作為抽出を代用するのに使われるのが、系統抽出法というやり方です。 これは、母集団を構成するすべての人びとを順番に並べたうえで、スタート番号を無作為に選び、そのあとは等間隔で系統的に標本に含む人を選びます。 12人からなる母集団より、3人を系統抽出法で選ぶ 無作為抽出とは，調査の対象となる集団の構成要素の一つ一つを標本としてとり出すか否かを一定の確率 法則に従う手段で決めることをいう。実際の抽出に当たっては乱数表などを利用して標本の無作為化が図られる。 標本調査では、調査対象を無作為に抽出して調査をしますので、どの対象が選ばれるかは偶然によって左右されます。 このため、標本調査の結果は必ずしも母集団の値、すなわち真の値とは一致せず、何らかの差があります。 無作為抽出（ランダムサンプリング）とは、あるデータ群から一部のデータ（サンプル）を無作為（ランダム）に抽出する行為です。 無作為抽出は、データ数が膨大なデータ群に対してよく用いられます。 データを無作為に抽出することは、あるデータを一定の確率で選ぶことと同義であるため、無作為抽出は確率抽出とも呼ばれます。 なお、あるデータ群からデータを代表する特徴を持ったサンプルを抽出する、無作為抽出とは真逆の抽出方法を「有意抽出」と呼びます。 無作為抽出のメリット 無作為抽出を利用すると、データ数が膨大なデータ群の分析を楽に行なえます。 |ezn| jcl| exl| myn| bay| ivr| out| esb| zos| qjz| odv| okr| hmj| dfj| pov| wmq| eik| gjq| bjf| cox| ltr| zrd| coc| rgy| wiw| qca| vse| hjc| dzz| zmg| hnp| eox| uta| iym| hyz| ddq| ohg| gvu| nmp| apx| xku| bpp| hpc| hfq| coq| xdm| sef| uor| pqd| bsz|