دوره آموزش تحلیل آماری و نرم افزارهای آماری کیارا آکادمی

آموزش نرم افزار آماری

۶۲ ویدیو

آموزش پایان نامه : فصل سوم نمونه گیری تصادفی

۰ نظر گزارش تخلف
کیارا آکادمی
کانال تایید شده کیارا آکادمی

دوره آموزش جامع SPSS:
https://kiaraacademy.com/product/spss-training-course/


برای مطالعه کامل آموزش نمونه گیری تصادفی به لینک زیر مراجعه نمایید:
https://kiaraacademy.com/random-sampling-training/
برای مشاوره آماری به شماره زیر تماس بگیرید:
09309681077


روش نمونه گیری تصادفی جزء اساسی بسیاری از سیستم های تحلیلی است. برای مثال می توانید از نمونه گیری تصادفی برای انتخاب نمونه آزمایشی و نمونه آموزشی برای ساخت مدل یا یادگیری ماشین استفاده کنید. همچنین اگر الگوریتم یادگیری پیچیده باشد، می توانید نمونه کوچکتری از مجموعه آموزشی جمع آوری کنید. در هر صورت، نمونه برداری را بدون تعویض انجام می دهید. روش دیگر نمونه گیری زمانی است که روش های یادگیری مبتنی بر بوت استرپینگ باشد. Bootstrapping به این معنی است که نمونه گیری تصادفی با جایگزینی انجام می شود. برای این نوع نمونه‌گیری، به نمونه‌های مستقل زیادی از همان داده‌ها نیاز دارید که اگر مجموعه داده‌های موجود کوچک هستند یا به دلایل دیگری که استقلال نمونه‌ها ضروری است، ترجیحاً اعمال می‌شوند.

نظرات

نماد کانال
نظری برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات

آموزش پایان نامه : فصل سوم نمونه گیری تصادفی

۰ لایک
۰ نظر

دوره آموزش جامع SPSS:
https://kiaraacademy.com/product/spss-training-course/


برای مطالعه کامل آموزش نمونه گیری تصادفی به لینک زیر مراجعه نمایید:
https://kiaraacademy.com/random-sampling-training/
برای مشاوره آماری به شماره زیر تماس بگیرید:
09309681077


روش نمونه گیری تصادفی جزء اساسی بسیاری از سیستم های تحلیلی است. برای مثال می توانید از نمونه گیری تصادفی برای انتخاب نمونه آزمایشی و نمونه آموزشی برای ساخت مدل یا یادگیری ماشین استفاده کنید. همچنین اگر الگوریتم یادگیری پیچیده باشد، می توانید نمونه کوچکتری از مجموعه آموزشی جمع آوری کنید. در هر صورت، نمونه برداری را بدون تعویض انجام می دهید. روش دیگر نمونه گیری زمانی است که روش های یادگیری مبتنی بر بوت استرپینگ باشد. Bootstrapping به این معنی است که نمونه گیری تصادفی با جایگزینی انجام می شود. برای این نوع نمونه‌گیری، به نمونه‌های مستقل زیادی از همان داده‌ها نیاز دارید که اگر مجموعه داده‌های موجود کوچک هستند یا به دلایل دیگری که استقلال نمونه‌ها ضروری است، ترجیحاً اعمال می‌شوند.

آموزش