Definiciones
- Se refiere al proceso de seleccionar un subconjunto más pequeño de datos de un conjunto de datos más grande. - Se utiliza en el aprendizaje automático y el análisis de datos para reducir el tamaño de un conjunto de datos manteniendo sus propiedades estadísticas. - Se utiliza comúnmente en el procesamiento del lenguaje natural para reducir el número de palabras en un corpus conservando su estructura y significado.
- Se refiere al proceso de selección de un subconjunto representativo de una población para investigación o análisis. - Se utiliza en estadística para estimar las características de una población más grande basada en una muestra más pequeña. - Se usa comúnmente en investigación de mercado, ciencias sociales y encuestas de opinión para recopilar datos de un subconjunto de la población.
Lista de similitudes
- 1Ambos implican la selección de un subconjunto de datos de un conjunto de datos o población más grande.
- 2Ambos se utilizan en la investigación y el análisis para reducir el tamaño de los datos o la población manteniendo su representatividad.
- 3Ambas son técnicas importantes en estadística y ciencia de datos.
- 4Ambos pueden ayudar a mejorar la eficiencia y la precisión de los modelos y análisis.
¿Cuál es la diferencia?
- 1Propósito: El sampling se utiliza para recopilar datos de un subconjunto representativo de una población, mientras que el subsampling se utiliza para reducir el tamaño de un conjunto de datos manteniendo sus propiedades estadísticas.
- 2Alcance: El sampling se utiliza para estimar las características de una población más grande, mientras que el subsampling se utiliza para reducir el tamaño de un conjunto de datos con fines de análisis o modelado.
- 3Método: El sampling implica seleccionar un subconjunto de una población utilizando diversas técnicas, como el muestreo aleatorio, el muestreo estratificado o el muestreo por conglomerados, mientras que el subsampling generalmente implica seleccionar un subconjunto de datos de forma aleatoria o sistemática.
- 4Aplicación: El Sampling se usa comúnmente en investigación de mercado, ciencias sociales y encuestas de opinión, mientras que el subsampling se usa comúnmente en el aprendizaje automático, el análisis de datos y el procesamiento del lenguaje natural.
- 5Tamaño: El sampling suele implicar la selección de un subconjunto más grande de datos o población que el subsampling.
¡Recuérdalo!
El sampling y el subsampling son técnicas utilizadas en la investigación y el análisis para seleccionar un subconjunto de datos o población. Sin embargo, la principal diferencia entre ellos es su propósito y alcance. El sampling se utiliza para recopilar datos de un subconjunto representativo de una población, mientras que el subsampling se utiliza para reducir el tamaño de un conjunto de datos manteniendo sus propiedades estadísticas. Mientras que el sampling se usa comúnmente en la investigación de mercado y las ciencias sociales, el subsampling se usa comúnmente en el aprendizaje automático y el análisis de datos.
