本文主要是介绍抽样算法——【数据科学与工程算法基础】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、前言
这是课程的第二章节——抽样算法，主要分为三类。
详情可参考： 数据科学的算法基础——学习记录跳转中心
二、正篇
1.系统抽样
课本只介绍了最简单的——等距抽样。
直线等距抽样（N=n*k）：即总体个数可以被抽样个数整除时，每隔k个取一个样本，第一个可能给出，可能随机。
圆形等距抽样（N!=n*k）：依旧，只不过成了圆，超出范围了接着从头取。
2.分层抽样
高中知识，按比例分层，之后按照简单随机或系统抽样在每一层抽取相应个数。
3. 水库抽样
总体容量未知，数据流无限，以例子讲解如何做，不再证明，感兴趣自行搜索。
简述给定一个数据流，如何均匀地从中随机抽取1000条记录？
三、例题
1.直线等距
用系统抽样法从160个灯泡中抽取一个容量为20的样本。将这160个灯泡编号为1~160，若第16个被抽中的个体编号为126，则起始编号为（ 6 ）
2.圆形等距
设总体有14个个体，按照1~14进行编号。欲以系统抽样法抽取容量为n=4的样本，且第一个抽中的样本编号为4，则最后一个样本编号为（ 2 ）
四、总结
三种方法共同点：抽样时每个个体被抽取到的可能性相等，但各有特点。
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