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
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?
- Veri bilimi mi yapay zeka mı daha kazançlıdır?
- Regresyon analizi nedir?
- TF-IDF ve word2vec/doc2vec farkları ve kullanım alanları
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluk ve genelleme yeteneği üzerindeki etkileri nelerdir
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleri arasındaki temel farklar ve kullanım alanları nelerdir
- ETL süreci nedir?
- Veri gizliliği neden önemlidir?
- Veri Madenciliği Nedir? Nasıl Yapılır?
- Spark nedir?
- Sınıflandırma algoritmaları nelerdir?
- Sinir ağı (neural network) nedir?
- Kredi skorlama gibi düzenlemeli alanlarda model dokümantasyonu
- Veri artırma (augmentation) teknikleri: görüntü ve metin için örnekler
- Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek
- Regülerleştime: L1, L2 ve Elastic Net farkları ve etkileri
- Hipotez testleri: t-testi, ki-kare ve ANOVA ne zaman kullanılır?
- Yapay zekâ alanında kullanılan en yaygın optimizasyon algoritmaları nelerdir?
- Veri bilimine başlangıç için yol haritası: hangi konulardan başlamalıyım?
- Önyargı–varyans ayrışımı: hatayı bileşenlerine ayırma
