数据帧中的标准随机样本
srs的Python项目详细描述
<；html>；<；h3>；srs（标准随机样本）<；h3>； 分层随机抽样是一种概率抽样，研究机构可以将整个群体分成多个不重叠、同质的群体（阶层），从各个阶层中随机选择最终成员进行研究，降低了成本，提高了效率。
让我们来考虑这样一种情况：一个研究小组正在不同年龄组之间就宗教问题征求意见。不必从326044985名美国公民那里收集反馈，可以随机抽取约10000个样本进行研究。这10000名公民按年龄可分为18-29岁、30-39岁、40-49岁、50-59岁和60岁及以上的群体。
在这种方法中，每个阶层的样本量与整个阶层的人口量成正比。这意味着每个地层样品都有相同的取样分数。
比例分层随机抽样公式：nh=（nh/n）*n NH=HTH地层的样本量 NH=高温高压层的人口规模 n=整个人口的规模 n=整个样本的大小
<；li>；参数<；li>； <；i>；样本大小（DSN、Stratas）<；/i>； dsn：人口数据集<；br>； stratas：列名为列表格式，例如：['strata1'，'strata2'，'strata3….']<；br>； 样本大小：作为一个样本，您需要多少百分比，如0.05、0.10、0.25…<；/br>； <；li>；示例用法<；li>； sample=srs.samp（df，'female'，0.25）<；br>；<；html>；
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