{"id":1324,"date":"2023-07-26T21:15:07","date_gmt":"2023-07-26T21:15:07","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/campionamento-con-vs-senza-sostituzione\/"},"modified":"2023-07-26T21:15:07","modified_gmt":"2023-07-26T21:15:07","slug":"campionamento-con-vs-senza-sostituzione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/campionamento-con-vs-senza-sostituzione\/","title":{"rendered":"Campionamento con sostituzione o senza sostituzione"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Spesso nelle statistiche vogliamo raccogliere dati in modo da poter rispondere a determinate domande di ricerca.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, potremmo voler rispondere alle seguenti domande:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1.<\/strong> Qual \u00e8 il reddito familiare medio a Cincinnati, Ohio?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2.<\/strong> Qual \u00e8 il peso medio di una certa popolazione di tartarughe?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3.<\/strong> Quale percentuale di residenti in una determinata contea sostiene una determinata legge?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In ogni scenario, vogliamo rispondere a una domanda su una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/popolazione-rispetto-al-campione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">popolazione<\/a> , che rappresenta tutti i possibili elementi individuali che vogliamo misurare.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, invece di raccogliere dati su ogni individuo di una popolazione, in genere raccogliamo dati solo su un campione della popolazione, che rappresenta una parte della popolazione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Esistono due modi diversi per raccogliere i campioni: <strong>campionamento con reinserimento<\/strong> e <strong>campionamento senza reinserimento<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega la differenza tra i due metodi insieme ad esempi di come utilizzarli nella pratica.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Campionamento con sostituzione<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere i nomi di 5 studenti in un cappello:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Andy<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Carlo<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tyler<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Becca<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Jessica<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di voler prendere un campione di 2 studenti con sostituzione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nel primo disegno potremmo selezionare il nome di Tyler. Poi rimettevamo il suo nome nel cappello e disegnavamo di nuovo. Nel secondo disegno potremmo selezionare nuovamente il nome di Tyler. Quindi il nostro campione sarebbe: {Tyler, Tyler}<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo \u00e8 un esempio di come ottenere un campione con sostituzione perch\u00e9 sostituiamo il nome che scegliamo dopo ogni disegno.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quando campioniamo con la sostituzione, gli elementi del campione sono <strong>indipendenti<\/strong> perch\u00e9 il risultato di un lancio di moneta non \u00e8 influenzato dal lancio precedente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, la probabilit\u00e0 di scegliere il nome Tyler \u00e8 1\/5 alla prima estrazione e ancora 1\/5 alla seconda estrazione. L&#8217;esito della prima estrazione non influisce sulla probabilit\u00e0 dell&#8217;esito della seconda estrazione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il campionamento con sostituzione viene utilizzato in molti scenari diversi in statistica e machine learning, tra cui:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/bootstrap-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Adescamento<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/apprendimento-automatico-delle-buste\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Insaccamento<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/potenziare-l'apprendimento-automatico\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Una semplice introduzione al potenziamento del machine learning<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/esercitazioni-casuali\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Una semplice introduzione alle foreste casuali<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In ciascuno di questi metodi viene utilizzato il campionamento con sostituzione perch\u00e9 ci consente di utilizzare lo stesso set di dati pi\u00f9 volte per creare modelli, invece di raccogliere nuovi dati, il che pu\u00f2 richiedere molto tempo e denaro.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Campionamento senza sostituzione<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ancora una volta, supponiamo di avere i nomi di 5 studenti in un cappello:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Andy<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Carlo<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tyler<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Becca<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Jessica<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di voler prendere un campione di 2 studenti senza sostituzione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nel primo disegno potremmo selezionare il nome di Tyler. Lasceremo quindi da parte il suo nome. Nel secondo disegno potremmo selezionare il nome Andy. Quindi il nostro campione sarebbe: {Tyler, Andy}<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo \u00e8 un esempio di come ottenere un campione senza sostituzione perch\u00e9 non sostituiamo il nome che scegliamo dopo ogni disegno.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quando si campiona senza reinserimento, gli elementi del campione sono <strong>dipendenti<\/strong> perch\u00e9 il risultato di un lancio di moneta \u00e8 influenzato dal lancio precedente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, la probabilit\u00e0 di scegliere il nome Tyler \u00e8 1\/5 nella prima estrazione e la probabilit\u00e0 di scegliere il nome Andy \u00e8 1\/4 nella seconda estrazione. L&#8217;esito della prima estrazione influisce sulla probabilit\u00e0 dell&#8217;esito della seconda estrazione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il campionamento senza reinserimento \u00e8 il metodo che utilizziamo quando vogliamo selezionare un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/metodi-di-campionamento\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">campione casuale<\/a> da una popolazione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, se vogliamo stimare il reddito familiare medio a Cincinnati, Ohio, potrebbero esserci un totale di 500.000 famiglie diverse.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quindi, potremmo voler raccogliere un campione casuale di 2.000 famiglie, ma non vogliamo che i dati di ciascuna famiglia appaiano due volte nel campione, quindi campioneremo senza sostituzione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In altre parole, una volta scelta una determinata famiglia da includere nel campione, non vogliamo avere alcuna possibilit\u00e0 di selezionare nuovamente quella famiglia per l\u2019inclusione.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Spesso nelle statistiche vogliamo raccogliere dati in modo da poter rispondere a determinate domande di ricerca. Ad esempio, potremmo voler rispondere alle seguenti domande: 1. Qual \u00e8 il reddito familiare medio a Cincinnati, Ohio? 2. Qual \u00e8 il peso medio di una certa popolazione di tartarughe? 3. 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