Örnekleme stratejileri: rastgele, tabakalı ve zaman tabanlı örnekleme
Örnekleme Stratejileri
Örnekleme stratejileri, bir popülasyonun özelliklerini anlamak için farklı yöntemler kullanır. Aşağıda üç temel örnekleme yöntemi açıklanmaktadır.1. Rastgele Örnekleme
Rastgele örnekleme, her bireyin seçilme ihtimalinin eşit olduğu bir yöntemdir.- Örnekleme çerçevesi oluşturulmalıdır.
- Elemanlar rastgele seçilir.
- Önyargıdan kaçınılır.
2. Tabakalı Örnekleme
Tabakalı örnekleme, popülasyonun belirli alt gruplara ayrılması ve her bir gruptan rastgele örnek alınmasıdır.- Popülasyon tabakalara ayrılır.
- Her tabakadan rastgele örnek alınır.
- Alt grupların temsil edilmesi sağlanır.
3. Zaman Tabanlı Örnekleme
Zaman tabanlı örnekleme, belirli bir süre zarfında verilerin toplanması esasına dayanır.- Belirli zaman dilimleri belirlenir.
- Veriler bu zaman dilimlerindeki olaylardan alınır.
- Trendlerin analizine olanak tanır.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?
- Regresyon analizi nedir?
- ETL süreci nedir?
- R programlama dili nedir?
- Jupyter Notebook nedir?
- Büyük veri mühendisliği nedir?
- Mühendislikte data science nedir ve hangi alanlarda kullanılır?
- Veri bilimci nasıl olunur?
- Yapay zeka etik sorunları nelerdir?
- Kategorik değişken kodlama: one-hot, target ve ordinal encoding
- Hiperparametre optimizasyonu: GridSearch, RandomSearch ve Bayesian
- Veri analizinde outlier (aykırı değer) nedir ve nasıl işlenir?
- AUC neyi ifade eder?
- Nedensel çıkarım: ATE, CATE ve eğilim skoru eşleştirme (PSM)
- Sınıflandırma algoritmaları nelerdir?
- Öğrenme eğrileri ile veri yeterliliği ve model kapasitesi teşhisi
- Veri biliminin geleceği nasıl şekillenecek?
- Veri bilimine başlangıç için yol haritası: hangi konulardan başlamalıyım?
- Train-test split nasıl yapılır?
- Kayıp fonksiyonları: log-loss, hinge ve quantile loss seçimleri