从一系列的总体中抽取出指定数量的不重复样本点

资 源 简 介

从一系列的总体中抽取出指定数量的不重复样本点

详 情 说 明

在进行数据分析或实验设计时，经常需要从总体中进行随机抽样。不重复随机抽样是指从总体的N个元素中不放回地抽取n个元素（n ≤ N），且每个元素被抽中的概率均等。

实现这种抽样的核心原理是保证每次选择都是无偏的。常见的方法包括两种思路：一是顺序遍历总体，通过概率计算决定是否选取当前元素；二是通过洗牌算法将总体随机排序，然后选取前n个元素。前者适合处理流式数据或大规模数据，后者则在小样本情况下更直观高效。

在实际应用中需要注意几个关键点：一是随机数生成器的选择会影响抽样质量；二是当总体规模很大时需要考虑算法的空间效率；三是某些场景下可能需要保证抽样的可重复性（如设置随机种子）。这些随机抽样技术广泛应用于问卷调查、机器学习数据分割、AB测试等场景。