无替换概率抽样

是一种统计学中的抽样方法，也称为不放回抽样。在无替换概率抽样中，从一个有限的总体中抽取样本，每次抽取一个样本后，该样本不再放回总体中，因此每个样本只能被抽取一次。

无替换概率抽样的主要特点是每个样本的抽取概率相等，且抽取一个样本后不再放回。这种抽样方法可以用于估计总体的各种统计指标，如均值、方差等。无替换概率抽样通常用于实验设计、调查研究和统计推断等领域。

无替换概率抽样的优势在于能够保证样本的独立性和随机性，从而使得样本能够更好地代表总体。此外，无替换概率抽样还可以简化统计计算，减少抽样误差。

在云计算领域中，无替换概率抽样可以应用于各种数据分析和模型训练的场景。例如，在大规模数据集上进行机器学习算法的训练时，可以使用无替换概率抽样来构建训练集和验证集，从而评估算法的性能和泛化能力。

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