샘플링 확률

통계에서, 유한 모집단에서 추출한 표본과 관련된 이론에서, 모집단의 요소 또는 구성원의 표본 추출 확률(포함 확률이라고도 함)은 단일 표본의 도면을 그리는 동안 표본의 일부가 될 확률이다.^[1]예를 들어, 단순 무작위 샘플링에서 특정 $단위{\displaystyle }$ i$${\$displaystyle i}$이(가) 샘플로 선택될 확률은

${\displaystyle p_{i}={\frac {\binom {N-1}{n1}:{n-1}{\binom {n}}={\frac {n}{N}}}}}}}$

여기서 $n{\displaystyle }$ ${\displaystyle n}$은(는) 표본 크기이고 $N{\displaystyle }$ ${\displaystyle N}$은(는) 모집단 크기입니다.^[2]

모집단의 각 요소는 표본에 포함될 확률이 다를 수 있다.포함 확률은 "2차 포함 확률", 즉 요소 쌍을 포함할 확률과 구별하기 위해 "1차 포함 확률"이라고도 한다.

일반적으로 모집단의 ih 요소의 1차 포함 확률은 기호 π으로_i 표시되며, 표본 추출되는 모집단의 ith와 j번째 요소로 구성된 쌍이 표본에 포함되는 2차 포함 확률은 sample으로_ij 표시된다.^[3]

참고 항목

• 샘플링 설계
• 샘플링 바이어스
• 샘플링 프레임

참조