简介：许多朋友询问有关样本量作为大数据的问题。本文的首席执行官注释将为您提供一个详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
从2013年初开始，大数据爆发的焦虑和紧迫感，非自愿参与其中的感觉，驱动许多行业，企业和团体，以关注并开始接触并了解大数据，有意识或无意识，采取主动或必须整合这浪的洪流。但是，当涉及到大数据时，我们在中国拥有多少个数据，它们是分发的，哪些数据可以在哪些数据上可用，哪些行业已经在使用数据，并且工业互联网和数据指导的变化？
因此，可能看到的领土仍然模糊。因此，我们以最高的态度和砖砌的态度，从该行业开始，并首先尝试使用各种国内领域，工业和机构的数据所有权，利用这种情况，使用这种情况，以及未来的道路。各种行业，系统以及工业互联网的进步和进步和工业互联网的进步。将来有一个简单的判断。实际上，大数据的主题无疑是星星，但仅在相对完整的视图下，星星是尘土飞扬的，我们可以瞥见天空。
从我们持有的数据来看，2013年，中国存储市场的运输能力超过1 EB（1EB =多少），IDC发布的总存储和预测表明，在接下来的3 - 4年中，中国存储容量ISIT的总容量可能达到18 EB。根据数据存储市场的需求，互联网的需求，医疗健康，通讯，公共安全和军事行业的需求是主要需求，而这是主要需求，并且显而易见。
鉴于存储与服务器之间的密切相关性，我们可以从我们获得的信息中知道，目前在全球运行的服务器总数超过5000万，美国国内服务器的整体容量接近1000万单位。从来自各个市场的公共数据的观点，2013年中国大陆的服务器总数接近100万个单位。截至2013年底，在2013年底，中国大陆运行的服务器总数更多超过300万单位。
从现有存储容量的角度来看，中国目前可以存储约8EB-10EB的数据容量。可以节省的现有数据能力约为5EB，每两年将加倍一次。这些存储的数据的一般分布是：媒体/互联网占据现有能力的1/3，政府部门/电信公司占据1/3，金融，教育，制造业和服务行业的其他部分占据了数据量的其余1/3
公共数据显示，互联网搜索巨头百度在2013年的数据接近EB级别，Ali和Tencent，他们存储在存储中的数据总数已达到100 pb。电信，医疗保健，金融，财务，公共安全，运输和气象等方面也达到了数十个或数百个PB水平。
目前以IDC和EMC广泛报价广泛报价的“数字宇宙2020数字宇宙”报告预测，在2020年，全球数字宇宙将膨胀至40zb，普通人的平均人数超过5200GB。该数量将如何有效地存储并现在很难想象。但是，我们看到该报告指出，从现在到2020年，全球数字宇宙的膨胀率大约两年。结论和服务器容量调查，我们还可以做出一个相对合理的推断：目前，只能保存世界生成的数据的约1％，这意味着今天的世界能够受到今天的影响，如今已保存的数据是大约50EB，标记和用于分析的数据小于10％。
作为一个拥有全球人口和计算设备的大国，我国每年都能生成的数据量也非常大。一些数据说，在2014年，它甚至可能达到ZB级别，但是真正有效存储的数据只是很小的部分。中国。中国。中国。中国。中国。保存数据的比例约占全球数据的10％，即上述5EB。在这些数据中，已标记和用于分析的数据仅约500％，这也是近10％的比例。
随着云计算和各种行业的快速普及，各种企业和部门都提高了数据资产保存和利用的认识，以及他们愿意通过互联网和大数据来改变行业的意愿。工业公司和大型公司都进入了PB，PBB，PBB，PBB，甚至EB级数据俱乐部。在未来3 - 3年内，中国的数据总数也将增加一倍。我们预测，中国可能会在2015年突破10EB数据保存。数据和分析和分析的量也将提高到EB级别。这些数据增长将贡献互联网，政府事务，医疗，教育，安全和其他行业，相对传统的物流，制造业甚至农业具有数据所有权，数量的增加将更加明显。
在大数据统计数据中，样本数量大于30，计算出的数据往往是正确的。30和30以下的小样品的误差相对较大，因此还不够。
1与样品含量估计估计样品含量之前的统计参数，必须确定或估算以下统计参数。专业1.1指定存在专业显着性差δ，即两个总体之间的差异比较比较的参数更专业。根据测试目的对人为规定，但必须有一定的专业基础。习惯参考分辨率或区别。两个总参数之间的差异越大，所需的样品内容越大。1.2确定统计推断时，允许类别错误（“放弃”错误）的概率α，即两方的总参数值与Δ。沃是错的。确定α的越小，所需的样品含量越大。确定α时，请注意它是单侧测试还是双边测试。在相同的α条件下，双边检查需要比单侧检查更大的样品含量。期1.3提出了预期的检查效率和使用1-β.β是允许类别错误的概率（“伪”错误。检查效率是推断结论不提出错误类型的类别ⅱ误差类型的概率也就是说，当双方的总参数值之间的差异确实达到δ或更高时，可以根据采样观察结果正确地根据指定的α水平正确得出差分结论的可能性。
通常，样本数量适用于问题的5到10倍。标准点的问卷问题的数量通常超过30个问题，因此计算样本数量超过150?300。考虑到问卷调查期间的问卷可能不会填写问卷，该问题是错误的，或样本没有研究背景属性。发出的问卷的数量在200-400左右。
样本的数量是指总体中提取的样本元素的总数，该样本元素在统计，数学，物理学等学科中使用。样品的数量是检查统计数据的一个元素。从采样分布的理论，IT可以看出，在较大的样本条件下，如果通常以正常状态分布，样本统计量会遵守正态分布。如果总体不受欢迎，则样本统计数据将接近正态分布。例如：一百人的重量数据称为样本，其中样本量为1，样品容量为100。
根据统计原则，人口中可接受的样本为500至1000.基金预算，大量人口中可接受的样本为500至1,000。
在95％的置信度下，允许误差为5％，样品容量需要400才能最大化调查要求。
样本容量也称为“样本号”。对样品的必要采样单元的数量进行查找。在组织抽样调查，采样误差的大小直接影响样本指示器的代表性和必要的样品的数量，单位是确保采样误差不超过特定给定范围的范围的重要因素之一。因此，必须在采样设计期间确定样品单元的数量，因为适当的样品单位数量是基本的先决条件确保样本指数完全代表性。
样本容量的大小涉及调查中要包含的单元数量。样本容量是用于研究的整体研究，并且是采样调查中的一些样本。例如，中文的高度值为将军，您随机占据一百人的身高。这些数百人的高度数据是一个总体样本。样本中的个体数量是样本容量。注意：不能说样本容量的数量是因为整体形式中的整体个体只有一个样本。样品容量不需要单元。
假设中的样本能力越大，越好，但实际上，不可能是无限的，就像您研究中国人的高度一样，不可能数量所有中国人的高度。
样本容量问题
回归分析是经济活动中从发生的经济活动的样本数据中包含的规律性，并且对样本数据具有很大的依赖。如果样本的容量太小，则参数估计的大小和符号的大小违反经济理论和实践经验。从建模的需求，样本能力越大，越好，但收集和组织样本数据是一项艰巨的任务。因此，选择适当的样品容量不仅可以满足模型估计的需求，还可以减少收集数据的难度。这是一个重要的实际问题。
（1）最低样品容量
SO称为“最小样品容量”，即从普通最低次级方法的原理开始，希望获得参数估计值，无论其质量如何，所需样品容量的下限，它是：N≥K+1 1
其中，K是解释变量的数量。
（2）满足基本要求的样本容量
一般经验认为，当n≥30或至少n≥3（k+1）时，可以满足模型估计的基本要求。
结论：以上是首席CTO注释为每个人编制的样品的全部内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。不要忘记在此网站上找到它。