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개요
샘플링(Sampling)은 어떤 자료에서 일부 값을 추출하는 것을 의미합니다. 머신러닝과 통계학에서 데이터 분석의 기본 개념입니다.
핵심 개념
샘플링(Samiling)
- 어떤 자료에서 일부 값을 추출하는 것
- 모집단(population)에서 Sample(표본)을 추출하는 행위
샘플링의 종류
- 단순 무작위 추출(Simple Random Sampling): 모집단에서 동일한 확률로 표본을 추출
- 층화 추출(Stratified Sampling): 모집단을 층(strata)으로 나누고 각 층에서 비례적으로 추출
- 몬테카를로 샘플링: 확률 분포에 따른 무작위 추출로 수치 계산에 활용
관련 개념
- 몬테카를로 방법 - 무작위 샘플링을 이용한 수치 근사 방법
- Markov Chain Monte Carlo(MCMC, 마르코프 연쇄 몬테카를로) - 마르코프 연쇄를 이용한 샘플링
- Sample(표본) - 샘플링의 결과물인 표본
- 모집단(population) - 샘플링의 대상인 모집단
- Sample Distribution vs Sampling Distribution - 표본분포와 표집분포의 차이