Tutorial 02: Sample vs Population in Statistics
Summary
TLDRThe video script discusses the concepts of population and sample in the context of data science and machine learning. It explains the difference between population and sample size, emphasizing the importance of understanding these terms for statistical analysis. The script also touches on various sampling techniques, such as simple random, systematic, stratified, and cluster sampling, highlighting their applications and benefits. The presenter encourages viewers to subscribe to the channel for upcoming videos and access related content and PTT slides from visfot.com.
Takeaways
- 😀 The video discusses statistics and probability for data science and machine learning.
- 📈 The video introduces the concept of population and sample, explaining the difference between the two.
- 🎓 It mentions that the video series is available on the YouTube channel 'White Salesius' for further learning.
- 🔍 The channel provides related content including PTT slides and codes available for free download on visfot.com.
- 📊 The script explains that the actual population in data science is what you have complete data for, while a sample is a small part of it.
- 📝 The video emphasizes the importance of understanding the concept of population and sample for statistical analysis.
- 📉 It discusses different sampling techniques such as simple random, systematic, stratified, and cluster sampling.
- 📚 The script highlights that the sample size will be smaller than the population size when conducting studies.
- 🔎 It mentions that statistical steps are used when studying a sample to infer about the population.
- 📑 The video concludes by encouraging viewers to like, share, and subscribe to the channel for upcoming informative videos.
Q & A
What is the main topic of the video?
-The main topic of the video is statistics and probability for data science and machine learning, focusing on the concept of population and sample.
What is the relationship between the video and the upcoming series on the YouTube channel?
-The video is part of a series on the YouTube channel 'White Salesius', which covers topics related to statistics and probability. The upcoming videos will continue to explore these concepts in depth.
What is meant by 'population' in the context of the video?
-In the context of the video, 'population' refers to the entire set of data or subjects that one is studying, which is assumed to be complete and free from data side effects.
What is the difference between 'population' and 'sample' as discussed in the video?
-The 'sample' is a subset of the 'population' that is selected for study. It represents a smaller part of the whole population and is used to infer information about the entire population.
What is the purpose of studying a sample instead of the entire population?
-Studying a sample is often done to save time and resources, as it is more feasible to collect data from a smaller group. The goal is to make inferences about the entire population based on the sample.
What is stratification property sampling as mentioned in the video?
-Stratification property sampling is a technique where the population is divided into subgroups or 'strata', and samples are taken from each stratum to ensure that the sample is representative of the population.
How can one access the content related to the video, such as slides and codes?
-The content related to the video, including slides and codes, can be accessed by visiting visfot.com after the video is published. The audience can download these materials for free.
What are the different types of sampling techniques discussed in the video?
-The video discusses various sampling techniques including simple random sampling, systematic sampling, stratified sampling, and cluster sampling.
Why is it important to understand the properties of sampling when conducting a study?
-Understanding the properties of sampling is important because it affects the representativeness and reliability of the sample, which in turn influences the validity of the conclusions drawn from the study.
What does the term 'probability sampling' mean in the context of the video?
-In the context of the video, 'probability sampling' refers to a sampling method where every member of the population has an equal chance of being selected in the sample.
How does the size of the sample affect the study's results?
-The size of the sample can significantly affect the study's results. A larger sample size generally provides more accurate and reliable estimates of the population parameters but requires more resources. Conversely, a smaller sample size may be less resource-intensive but may not accurately represent the population.
Outlines
📊 Introduction to Statistics and Data Sampling Concepts
This paragraph serves as an introduction to key topics like statistics, probability, and their applications in data science and machine learning. It emphasizes the importance of understanding population and sample concepts, providing examples related to these topics. The speaker also highlights where additional resources can be found, including videos and downloadable content on YouTube and blogs. The audience is encouraged to subscribe to the channel for updates on upcoming content.
📉 Population vs. Sample in Data Science
This paragraph delves into the difference between population and sample within data science. It explains that a population refers to the complete dataset, while a sample is a smaller subset used for analysis. The importance of sampling arises from the impracticality of studying the entire population, especially in large datasets. The speaker describes how sampling helps estimate population parameters using statistical methods, and introduces key terms such as 'sampling techniques' and 'statistics'.
📈 Types of Sampling Techniques
This section introduces various types of sampling techniques, emphasizing that not all methods for collecting samples are the same. The speaker explains different sampling approaches such as simple random sampling, systematic sampling, stratified sampling, and cluster sampling, which ensure that every data point has an equal chance of being included in the sample. These techniques allow for a more structured and representative data collection process.
🎯 Probability and Non-Probability Sampling
In this paragraph, the focus shifts to the distinction between probability and non-probability sampling. Probability sampling ensures that every data point has an equal chance of being included, while non-probability sampling does not. The speaker touches upon examples like convenience sampling, quota sampling, and judgmental sampling under non-probability techniques. They explain that while probability sampling is more statistically robust, non-probability methods can be practical in certain situations.
🚀 Conclusion and Encouragement for Further Learning
The final paragraph wraps up the discussion, reiterating the importance of understanding different sampling methods for data science applications. It encourages viewers to apply these techniques practically and reminds them to like, share, and subscribe to the YouTube channel for more informative videos on related topics. The speaker expresses optimism for future learning and engagement.
Mindmap
Keywords
💡Population
💡Sample
💡Statistics
💡Random Sampling
💡Stratified Sampling
💡Systematic Sampling
💡Convenience Sampling
💡Quota Sampling
💡Data Science
💡Machine Learning
Highlights
Introduction to statistics and probability for data science and machine learning.
Explanation of the Stratification Property and its importance in data science.
Reference to the upcoming video series on 'Gas' available on the YouTube channel 'White Salesis'.
Instructions on how to find the video series on the YouTube channel.
Discussion on the concept of population and sample in the context of data science.
Definition of population in the context of complete data set analysis.
Explanation of sample as a subset of the population.
Importance of understanding the difference between population and sample in data science.
Introduction to the concept of sampling techniques in statistics.
Different types of sampling techniques such as simple random, systematic, stratified, and cluster.
Explanation of the property sampling based on the probability of each member of the population being selected.
Discussion on the concept of sample size and its impact on the study of the population.
Importance of statistical steps in the study of samples.
Differentiating between statistical effects and population metrics.
Practical applications of sampling techniques in data science.
Explanation of non-probability sampling and its types such as convenience, quota, judgment, and snowball.
Comparison between probability and non-probability sampling techniques.
Practical improvement and application of sampling techniques in various scenarios.
Encouragement to like, share, and subscribe to the channel for upcoming informative videos.
Transcripts
हेलो हाय इन थे स्टैटिसटिक्स एंड
प्रोबेबिलिटी फॉर डाटा साइंस मशीन लर्निंग
एंड डिफरेंट इन उपाय दोस्तों उम्मीद करता
हूं बहुत अच्छे से मसाज में होंगे
स्ट्रेटिफिकेशन प्रॉपर्टी का शासन ने
बिट्टू है जिसमें हम जानेंगे कि पापुलेशन
एंड सिंपल क्या होता है वीडियो को फिर से
स्टार्ट करने से पहले बताते चलें कि इससे
रिलेटिड उसकी जितनी वीडियो में या कमिंग
गैस पर जो वीडियो आने वाली है वह मेरे
YouTube चैनल सफेद सेल्सियस पर मौजूद है
आप सीरियस पाद सेल्सियस सर्च करने के बाद
निरीक्षण करेंगे इसके प्लेस पर जाने के
बाद वह तमाम वीडियोस जो कि डिफरेंस है कि
यहां पर मौजूद है आप इन तमाम को फिर यहां
से लांच कर सकते हैं इसके इलावा इसमें
इस्तेमाल होने वाले कंटेंट रिलेटिड
मटीरियल इसमें इन पीपीटी स्लाइड या कोड वह
तमाम मेरे ब्लॉक बाद सेल्सियस व
visfot.com पर मौजूद है जहां पर आने के
बाद फ्री डाउनलोड करके आपको तमाशा यूज कर
सकते हैं या फिर अचानक है वह चैनल को
सबस्क्राइब नहीं किया तो चैनल को जरूर
सब्सक्राइब करें ताकि अपकमिंग वीडियोस के
वाले आपको बहुत जानकारी मिले और इसी तरह
की नथनी चीजें बहुत सारी के साथ आप सीख
सकें तो पापुलेशन एंड सैंपल का कांसेप्ट
बड़ा ही आसान है और बड़े आसानी से आंतों
के बाद हम यहां पर समझते हैं एप क्वेश्चन
इज अनइंस्टॉल ग्रुप दैट यू वांट टू नो
कन्फ्यूजन अबाउट विच मीन अगर एक डेटासेट
हमारे पास मौजूद है जिसको हम मशीन लर्निंग
डाटा साइंस डिपेंडिंग अंदर स्टडी करने
वाले हैं तो जो आपके पास कंपलीट हो डाटा
साइड इफेक्ट मौजूद है वह आपका एक्चुअली
पापुलेशन इन जो कंप्लीट आपका डाटा साफ
होता है वह आपका आ पापुलेशन होता है और इस
पापुलेशन को आप उसका कन्फ्यूजन रो करना
चाहते हैं वह इस सैंपल स्पेसिफिक ग्रुप
दैट यू विल कलेक्ट डाटा फ्रॉम लेकिन सैंपल
जो है वह आपका एक स्माल चिल्ड्रन होता है
स्मॉल पार्ट होता है जो आप अपने साहब तो
सही ले रहे हैं प्लीज प्लीज पापुलेशन के
मुताबिक में इस और स्टेटस साइड को एक सेट
चैनल पर लेकर आता हूं तो इस पर एक हमारे
पास किया और इस पर हमने इस फॉर डाटा सेट
कर लिया तो इस वक्त यह फॉर डाटा साइंस
फिक्शन प्लेट सैंपल के साथ यहां पर मौजूद
है और इस सैंपल के स्टडीज है
आज तक चली हम स्टीमेट करना चाहते हैं अपने
पापुलेशन को यानि हम पापुलेशन कि Bigg
Boss को साइन करना चाहते हैं पापुलेशन के
बारे में इस टर्मिनेशन क्वेश्चन सोल्व
करना चाहते हैं चुके एवरी टाइम पापुलेशन
की स्टडी यानि कंप्लीट होल्डर सेट की
स्टडी स्टैट्स रिस्पेक्टेड नीटू इंपॉसिबल
होती है क्योंकि समटाइम स्टेटस हमारे पास
मिलियन और स्टूडेंट्स के फॉर्म पर भी हो
सकता है तो यही वजह है कि हम शैंपू उसको
वहां पर लेकर आ रहे हैं अ क्लास 10 साइंस
आफ थिस एप अलसो ऑलवेज लाइव्ड एंड टोटल
साइज आफ थे पापुलेशन एंड वेरी क्लीयरली के
साथ सी बात है कि सैंपल का साइज यह
पापुलेशन समीक्षा छोटा होगा जब आप अपने
सैंपल की स्टडी कर रहे होते हैं यह इसमें
स्टैटिसटिकल कुछ स्टेप्स इस्तेमाल कर रहे
होते हैं तो शैंपू से हुए होने वाली जो
भाग यूज होती हैं उसको हम स्टैटिसटिक्स
कहते हैं तो एसटीडी
के साइड इफेक्ट्स के लाइक जबकि अगर आप
पापुलेशन ही स्टडी कर रहे हैं और पापुलेशन
से ही कुछ गार्लिक को आप पॉइंट करना चाहते
हैं तो इसका जो रिजल्ट आ रहा होगा वह तारा
मीटर आएगा तो इसको आसान से याद करने का
तरीका यह है स्पर्म प्लैनेट्स को
स्टैटिसटिक्स फॉर पापुलेशन इन फ्लोर पर
मीटर तो यह बेसिक डेफिनेशन हो गई वर्किंग
हो गई लेकिन इट्स नॉट एवरी टाइम के जो
सैंपल लेने का तरीका होगा वह हमेशा एक
जैसा होगा सैंपल लेने के मुख़्तलिफ़ तरीके
हो सकते हैं जिस तरह आपने देखा कि मैंने
चार मुख्य जगहों पर यह साइंस का जो आदत है
वह शो की और उसके मुताबिक अनुसार डीटेल्स
आफ लिया लेकिन मैं सेम अलग-अलग ले सकता
हूं और SIM हर दफा सैंपल ले सकता हूं तो
इस चीज को कंफ्यूज करने के लिए
स्टैटिसटिक्स ने कुछ डिफरेंट टाइप्स के
सैंपल टेक्नीक है तो जिस तरह से मैंने भी
रिवर्स साइड में चीज है रखी थी यहां पर
बिल्कुल वैसी एक्सांपल्स और पापुलेशंस
दिखाया जा रहा है वैसा पापुलेशंस में कुछ
और डिफरेंट मेल और फीमेल का डाटा मौजूद है
और उसमें सामने कुछ सैंपल असली है तो
सैंपल इस वक्त आप सर्च डाटा पॉइंट पर
मौजूद यहां पर लिख कर दिखाया जा रहा है
कि अट लास्ट स्लाइड के मुताबिक प्रॉपर्टी
सैंपलिंग इस बेस्ड ऑन द सैटरडे अट एवरी
मेंबर ऑफ द पॉपुलेशन है जहां इक्वल नॉन
चांसेस टू बीइंग सिलेक्टेड यानि जब आप ले
रहे होते हो तो उसमें पहला जो प्रॉपर्टीस
सैंपलर होता है टाइप का उसमें यह उठता है
कि जितने भी डेटा पॉइंट है इसमें इसमें
जितने भी बेटा पानी यहां पर मौजूद है हर
डाटा प्वाइंट के पास एक इक्वली चांस है कि
वह रेंडम सैंपल का या आपके सब कुछ सैंपल
का पार्ट बन सकता है ऐसा नहीं है कि इसकी
प्रॉपर्टी कम है उसकी का में टेंपरिंग
रैंडमली होगी और कोई भी वाली सेलेक्ट होकर
सैंपल बन जाएगी जैसे हमारे पास आम पर है
अगर मैं एक और सैंपल बनाता हूं तो या तो
यह वाली रिपीट हो सकती है क्योंकि इसके
पास भी क्वेश्चन से और उसके पास भी कोई
चांस है तो दूसरा दूसरा सेट बंद है दूसरा
एक्सांपल बन जाएगा तीसरा बन जाएगा भैंस और
तो इस चीज को जो कैटिगराइज किया गया है
सैंपल के साइज को दो टाइप में किया गया ह
हमारे पास प्रॉपर्टी एक्सांपल है और सेकंड
मेरे पास non-profit साफ है प्रॉपरली
सैंपलिंग ऐसे फैमिली को कहा जाता है
जिसमें कंप्लीट पॉपुलर में हर एक डाटा
प्वाइंट के पास इक्वल चांस है कि वह सैंपल
का पार्ट बन सकता है इस प्रॉब्लम डिस्प्ले
में भी फादर फोर टाइप्स है जिसमें सिंपल
रेंडम है सिस्टेमेटिक है स्ट्रेटिफाइड है
अ प्लास्टर्स जो कि हमारे पर्सनल
प्रॉपर्टी शामली में पर चर्चा टाइप्स है
जिसमें कन्वीनियंस है कोटा है जजमेंट है
INS लौंग राव बॉल्स है सो इंटरनेशनल
देखेंगे इन्हीं टाइप्स ऑफ सैंपल लिंग को
योनि प्रॉपर्टी सांपला में इन चारों को
इंडिविजुअल यह क्या है और साथ आहार में
इसको प्रैक्टिकल इंप्रूवमेंट करेंगे
non-profit बेटी को भी देखेंगे कि
कन्वीनियंस कोटा जजमेंट्स ओं वॉल टाइल्स
के नॉन प्रॉपर्टीज सैंपलिंग किस तरह से
वर्क करते हैं और उसके बैंक यात्री मौजूद
है तो चलिए आपको तमाम चीज़ें क्लियर होगी
यह वीडियो अच्छी लगी हो तो लाइक करें
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वाले सा कुछ जानकारी मिलते रहें next 9 6
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