単語の意味
- より大きなデータセットからデータの小さなサブセットを選択するプロセスを指します。 - 機械学習とデータ分析で使用され、統計プロパティを維持しながらデータセットのサイズを縮小します。 - 自然言語処理で一般的に使用され、コーパスの構造と意味を維持しながら単語数を減らします。
- 調査または分析のために母集団の代表的なサブセットを選択するプロセスを指します。 - 統計で使用され、より小さなサンプルに基づいてより大きな母集団の特性を推定します。 - 市場調査、社会科学、世論調査で一般的に使用され、人口のサブセットからデータを収集します。
この二つの単語の似ている意味
- 1どちらも、より大きなデータセットまたは母集団からデータのサブセットを選択することを含みます。
- 2どちらも、データまたは母集団のサイズを縮小し、その代表性を維持するために調査と分析で使用されます。
- 3どちらも統計とデータサイエンスにおいて重要な手法です。
- 4どちらも、モデルと解析の効率と精度を向上させるのに役立ちます。
この二つの単語の違いは？
- 1目的: Sampling は母集団の代表的なサブセットからデータを収集するために使用され、subsamplingは統計的特性を維持しながらデータセットのサイズを縮小するために使用されます。
- 2スコープ: Samplingはより大きな母集団の特性を推定するために使用され、subsamplingは分析またはモデリングの目的でデータセットのサイズを縮小するために使用されます。
- 3方法:Samplingでは、ランダムサンプリング、層別サンプリング、クラスターサンプリングなどのさまざまな手法を使用して母集団のサブセットを選択しますが、subsamplingは通常、データのサブセットをランダムまたは体系的に選択する必要があります。
- 4アプリケーション:Samplingは市場調査、社会科学、世論調査で一般的に使用され、subsamplingは機械学習、データ分析、自然言語処理で一般的に使用されます。
- 5サイズ: Sampling には通常、subsamplingよりも大きなデータまたは母集団のサブセットを選択する必要があります。
📌
これだけは覚えよう！
Samplingとsubsamplingはどちらも、データまたは母集団のサブセットを選択するために調査と分析で使用される手法です。ただし、それらの主な違いは、その目的と範囲です。Samplingは母集団の代表的なサブセットからデータを収集するために使用され、subsamplingは統計的特性を維持しながらデータセットのサイズを縮小するために使用されます。samplingは市場調査や社会科学で一般的に使用されていますが、subsampling機械学習やデータ分析で一般的に使用されています。
