İade Ederek Örnekleme

Sampling With Replacement

Tanım

Büyük bir veri setinden seçilen bir birimin incelendikten sonra tekrar havuza iade edildiği ve böylece aynı birimin birden fazla kez seçilebilmesine olanak tanıyan örnekleme tekniği.

Örnek Vaka / Uygulama

Binlerce hastanın bulunduğu bir veri tabanından tedavi etkinliğini incelemek üzere rastgele 100 hasta seçilecektir. İade ederek örnekleme yönteminde, ilk çekilen hasta verisi kayda geçtikten sonra tekrar ana veri havuzuna dahil edilir. Dolayısıyla, aynı hasta ikinci veya üçüncü kez aynı örneklem grubuna mükerrer olarak düşebilir.

Derin Analiz

Olasılık teorisi ve istatistiki çıkarımda, evrenden çekilen her bir bireyin veya veri noktasının örneklem uzayına geri bırakılması sürecidir. Bu yöntem, her çekilişte evrenin kompozisyonunu ve olasılık dağılımını sabit tutarak olayların bağımsızlığını korur. Parametrik Olmayan İstatistikler'de ve özellikle Bootstrap gibi yeniden örnekleme (resampling) algoritmalarında temel mekanizmayı oluşturur. Her çekim bağımsız olduğundan, evren boyutu sonlu olsa bile teorik olarak sonsuz sayıda farklı örneklem üretilmesine imkan tanır, böylece standart hata tahminlerinin ve güven aralıklarının ampirik olarak hesaplanmasını sağlar.

Etimoloji

İngilizce 'sample' (örneklem, kökeni Latince 'exemplum') ve 'replacement' (yerine koyma, iade etme) kelimelerinin birleşiminden oluşur.

Karıştırmayın

İadesiz örnekleme (sampling without replacement) ile karıştırılır; iadesiz örneklemede seçilen birim havuza geri konulmaz ve her seçimde evrenin yapısı değişir.

Keşfetmeye Devam Edin

İadesiz Örnekleme

Sampling Without Replacement

Büyük bir ana kütleden seçilen bir birimin tekrar havuza dahil edilmediği, böylece aynı birimin ikinci kez seçilme olasılığının sıfırlandığı olasılıksal örnekleme yöntemidir.

İncele

Bootstrap

Bootstrapping

Mevcut veri setinin kendi içinden yinelemeli örneklemler çekilerek parametre tahminlerinin yapıldığı, dışsal varsayımlara en aza bağımlı istatistiksel yeniden örnekleme yöntemi veya bilişsel gelişim mekanizması.

İncele

Yeniden Örnekleme

Resampling

Daha büyük bir veri setinden tekrar eden alt gruplar seçerek bu setin istatistiksel özelliklerini tahmin etmeye yarayan analitik bir yöntemdir.

İncele

Bağımsız Olaylar

İndependent Events

Bir olayın gerçekleşmesinin ya da gözlemlenmesinin, diğer bir olayın olasılığı hakkında hiçbir ek bilgi sağlamadığı durum.

İncele

Ana Sayfaya Dön Rastgele Keşfet

İade Ederek Örnekleme

Sampling With Replacement

Tanım

Büyük bir veri setinden seçilen bir birimin incelendikten sonra tekrar havuza iade edildiği ve böylece aynı birimin birden fazla kez seçilebilmesine olanak tanıyan örnekleme tekniği.

Örnek Vaka / Uygulama

Binlerce hastanın bulunduğu bir veri tabanından tedavi etkinliğini incelemek üzere rastgele 100 hasta seçilecektir. İade ederek örnekleme yönteminde, ilk çekilen hasta verisi kayda geçtikten sonra tekrar ana veri havuzuna dahil edilir. Dolayısıyla, aynı hasta ikinci veya üçüncü kez aynı örneklem grubuna mükerrer olarak düşebilir.

Derin Analiz

Etimoloji

İngilizce 'sample' (örneklem, kökeni Latince 'exemplum') ve 'replacement' (yerine koyma, iade etme) kelimelerinin birleşiminden oluşur.

Karıştırmayın

İadesiz örnekleme (sampling without replacement) ile karıştırılır; iadesiz örneklemede seçilen birim havuza geri konulmaz ve her seçimde evrenin yapısı değişir.

Keşfetmeye Devam Edin

İadesiz Örnekleme

Sampling Without Replacement

Büyük bir ana kütleden seçilen bir birimin tekrar havuza dahil edilmediği, böylece aynı birimin ikinci kez seçilme olasılığının sıfırlandığı olasılıksal örnekleme yöntemidir.

İncele

Bootstrap

Bootstrapping

İncele

Yeniden Örnekleme

Resampling

Daha büyük bir veri setinden tekrar eden alt gruplar seçerek bu setin istatistiksel özelliklerini tahmin etmeye yarayan analitik bir yöntemdir.

İncele

Bağımsız Olaylar

İndependent Events

Bir olayın gerçekleşmesinin ya da gözlemlenmesinin, diğer bir olayın olasılığı hakkında hiçbir ek bilgi sağlamadığı durum.

İncele

Ana Sayfaya Dön Rastgele Keşfet