Simone概率抽样方法有哪些？
的有关信息介绍如下：
不得不说我对这个问题很感兴趣，我来回答一下，献丑了。
1）简单随机抽样：按等概率原则直接从总中抽取N个样本
优点：易于操作；
缺点：不能保证样本能完美代表总体；
适用：个体分布均匀的场景
2）等距抽样：先将总体中的每个个体按顺序编号，然后计算出抽样间隔，再按固定抽取个体
优点：易于操作；
缺点：再明显的分布规律时容易产生偏差；
适用：个体分布均匀的场景，呈现明显的均匀分布规律
3）分层抽样：先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本
优点：降低抽样误差，针对不同类别的数据样本进行单独研究；
缺点：无缺点；
适用：带有分类逻辑的属性，标签等特征的数据
4）整群抽样：先将所有样本分为几个小群体集，然后随机抽样几个小群体集代表总体。
优点：易于操作；
缺点：分布受限于小群体集的划分，抽样误差较大；
适用：小群体集的特征差异比较小，并且对划分小群体集有更高的要求
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