2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)：抽樣調(diào)查方法在人工智能科學(xué)研究中的應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋?zhuān)款}3分，共15分）1.抽樣調(diào)查2.抽樣框3.抽樣誤差4.分層抽樣5.大樣本抽樣二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述概率抽樣與非概率抽樣的主要區(qū)別。2.在人工智能研究中，使用抽樣方法替代全面調(diào)查的主要優(yōu)勢(shì)是什么？3.什么是無(wú)回答問(wèn)題？在針對(duì)大型在線AI用戶群體進(jìn)行調(diào)查時(shí)，無(wú)回答問(wèn)題可能帶來(lái)哪些偏差？4.簡(jiǎn)述利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法輔助進(jìn)行分層抽樣的一個(gè)可能思路。三、論述題（每題10分，共30分）1.論述在評(píng)估一個(gè)大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力時(shí)，如何科學(xué)地設(shè)計(jì)抽樣方案？2.結(jié)合具體的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景（如自然語(yǔ)言處理或計(jì)算機(jī)視覺(jué)），詳細(xì)說(shuō)明抽樣調(diào)查方法在用戶研究或數(shù)據(jù)偏見(jiàn)分析中的應(yīng)用過(guò)程及其關(guān)鍵考慮因素。3.談?wù)勀銓?duì)“AI驅(qū)動(dòng)的抽樣”這一概念的理解，并舉例說(shuō)明其可能的應(yīng)用形式。四、分析題（每題12分，共24分）1.假設(shè)一項(xiàng)研究旨在通過(guò)抽樣調(diào)查了解社交媒體用戶對(duì)某項(xiàng)AI推薦算法的滿意度。研究者計(jì)劃采用在線問(wèn)卷方式，初步考慮使用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣或分層抽樣。請(qǐng)分析這兩種抽樣方法在該研究中的適用性，并比較其優(yōu)劣。2.某AI研究團(tuán)隊(duì)想要評(píng)估其開(kāi)發(fā)的圖像識(shí)別模型在不同種族人群中的表現(xiàn)是否存在偏差。他們收集了一個(gè)包含數(shù)百萬(wàn)張人臉圖像的大型數(shù)據(jù)庫(kù)，但數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本分布可能并不均衡。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)抽樣策略，用于從該數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取一個(gè)具有代表性的子集進(jìn)行偏差分析，并說(shuō)明你選擇該策略的理由。試卷答案一、名詞解釋1.抽樣調(diào)查：從總體中按照一定規(guī)則抽取一部分單位（樣本）進(jìn)行觀察，并依據(jù)樣本信息來(lái)推斷總體特征的一種統(tǒng)計(jì)調(diào)查方法。**解析思路：*考察對(duì)抽樣調(diào)查基本概念的掌握，需答出其核心要素：從總體中抽選樣本、通過(guò)樣本推斷總體。2.抽樣框：包含總體所有單位信息的名單或集合，是實(shí)施抽樣調(diào)查時(shí)用來(lái)抽取樣本的依據(jù)。**解析思路：*考察對(duì)抽樣框定義的理解，需明確其是抽樣操作的基礎(chǔ)，是連接總體和樣本的橋梁。3.抽樣誤差：指在遵守抽樣規(guī)則的前提下，用樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)時(shí)所產(chǎn)生的隨機(jī)誤差，是樣本值與總體真值之間的差異。**解析思路：*考察對(duì)抽樣誤差概念的認(rèn)識(shí)，需區(qū)分其系統(tǒng)性誤差（非抽樣誤差），強(qiáng)調(diào)其隨機(jī)性和可控制性。4.分層抽樣：將總體按主要標(biāo)志劃分為若干層，然后在各層內(nèi)按一定比例或要求隨機(jī)抽取樣本的一種概率抽樣方法。**解析思路：*考察對(duì)分層抽樣方法的理解，需答出其核心步驟：分層、抽選，并指出其優(yōu)點(diǎn)（提高精度、了解各層情況）。5.大樣本抽樣：通常指樣本量足夠大（如n≥30，根據(jù)具體情況定）的抽樣，此時(shí)樣本統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布近似于正態(tài)分布，可運(yùn)用中心極限定理等進(jìn)行推斷。**解析思路：*考察對(duì)大樣本概念及其統(tǒng)計(jì)意義的理解，強(qiáng)調(diào)其在推斷理論和計(jì)算上的便利性。二、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述概率抽樣與非概率抽樣的主要區(qū)別。*區(qū)別在于抽樣單位是否通過(guò)公平的隨機(jī)機(jī)會(huì)被選中。*概率抽樣：每個(gè)單位被抽中的概率已知且大于零，保證了樣本的代表性，抽樣誤差可計(jì)算和控制，結(jié)果可進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。常用方法有簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣、分層抽樣、整群抽樣、系統(tǒng)抽樣。*非概率抽樣：?jiǎn)挝槐怀橹械母怕饰粗虿幌嗟龋ǔ８鶕?jù)方便、判斷或特定目的進(jìn)行選擇，成本較低、速度快，但樣本代表性無(wú)法保證，無(wú)法進(jìn)行嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)推斷。常用方法有方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣。**解析思路：*考察對(duì)兩種抽樣方法基本特征的區(qū)分，核心在于“隨機(jī)性”和“代表性/推斷性”的差異。需分別闡述兩者的定義、常用方法及主要優(yōu)缺點(diǎn)。2.在人工智能研究中，使用抽樣方法替代全面調(diào)查的主要優(yōu)勢(shì)是什么？*成本效益高：AI研究常涉及海量數(shù)據(jù)，全面調(diào)查成本極高，抽樣可大幅降低時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本。*效率更高：獲取和處理樣本數(shù)據(jù)通常比處理整個(gè)數(shù)據(jù)集更快，能及時(shí)獲得研究結(jié)論。*數(shù)據(jù)質(zhì)量可控：對(duì)樣本進(jìn)行精心設(shè)計(jì)和抽樣過(guò)程的質(zhì)量控制，可能獲得比隨意獲取全量數(shù)據(jù)更高質(zhì)量、更可靠的信息。*可行性：對(duì)于某些AI研究場(chǎng)景（如在線用戶行為研究、破壞性測(cè)試），全面調(diào)查不現(xiàn)實(shí)，抽樣是唯一可行方式。**解析思路：*考察對(duì)抽樣方法在AI研究背景下價(jià)值（尤其是經(jīng)濟(jì)性、時(shí)效性）的理解，需結(jié)合AI數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn)進(jìn)行闡述。3.什么是無(wú)回答問(wèn)題？在針對(duì)大型在線AI用戶群體進(jìn)行調(diào)查時(shí)，無(wú)回答問(wèn)題可能帶來(lái)哪些偏差？*無(wú)回答問(wèn)題：指調(diào)查問(wèn)卷發(fā)放后，部分目標(biāo)受訪者未提供所需信息（未回復(fù)、不完整回復(fù)或拒絕回答）的現(xiàn)象。*在大型在線AI用戶群體調(diào)查中可能帶來(lái)的偏差：*選擇性偏差（CoverageBias）：未回答者與回答者在特征上（如設(shè)備類(lèi)型、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、活躍度、對(duì)AI產(chǎn)品依賴(lài)程度等）存在系統(tǒng)性差異，導(dǎo)致樣本無(wú)法代表總體，推斷結(jié)果有偏。*非響應(yīng)偏差（Non-responseBias）：未回答者自身的態(tài)度、意見(jiàn)或行為模式與回答者不同，使得調(diào)查結(jié)果不能真實(shí)反映總體情況，尤其對(duì)于敏感問(wèn)題或需要深度參與的調(diào)查。*降低精度和置信度：無(wú)回答率的提高會(huì)增加抽樣誤差，降低估計(jì)的精度和統(tǒng)計(jì)推斷的可靠性。**解析思路：*考察對(duì)無(wú)回答問(wèn)題的定義及其后果的理解，需結(jié)合在線調(diào)查和AI用戶群體的特點(diǎn)，分析其可能導(dǎo)致的偏差類(lèi)型及其根源。4.簡(jiǎn)述利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法輔助進(jìn)行分層抽樣的一個(gè)可能思路。*思路：利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)總體中每個(gè)單位屬于某個(gè)特定子群體的概率或潛在特征，將具有相似預(yù)測(cè)值或特征模式的單位劃分為同一層。*具體步驟：1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集包含目標(biāo)變量和一系列潛在預(yù)測(cè)變量的總體數(shù)據(jù)。2.模型訓(xùn)練：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)或聚類(lèi)算法（如邏輯回歸、決策樹(shù)、K-Means、SVM等），利用已知部分信息（若有標(biāo)簽則用分類(lèi)，若未知?jiǎng)t用聚類(lèi)）訓(xùn)練模型，預(yù)測(cè)或識(shí)別出關(guān)鍵的區(qū)分性維度或子群體。3.構(gòu)建分層依據(jù)：根據(jù)模型的輸出（如預(yù)測(cè)類(lèi)別、聚類(lèi)標(biāo)簽、關(guān)鍵特征的分值等）將總體單位劃分為不同的層。層數(shù)可以根據(jù)研究需求和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)確定。4.實(shí)施分層抽樣：在每個(gè)層內(nèi)獨(dú)立地使用傳統(tǒng)抽樣方法（如等比例或最優(yōu)分配抽樣）抽取樣本。5.數(shù)據(jù)整合與分析：將各層樣本合并，進(jìn)行后續(xù)統(tǒng)計(jì)分析。**解析思路：*考察對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在抽樣設(shè)計(jì)中應(yīng)用的理解，重點(diǎn)在于說(shuō)明如何利用ML進(jìn)行“分層依據(jù)”的發(fā)現(xiàn)或構(gòu)建，并展示其作為傳統(tǒng)分層抽樣預(yù)處理步驟的邏輯。三、論述題1.論述在評(píng)估一個(gè)大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力時(shí)，如何科學(xué)地設(shè)計(jì)抽樣方案？*目標(biāo)：獲取具有代表性、能夠有效評(píng)估模型在未知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)的數(shù)據(jù)子集。*抽樣方法選擇：*避免隨機(jī)抽樣：直接對(duì)整個(gè)龐大且可能同分布的數(shù)據(jù)集隨機(jī)抽取樣本，可能無(wú)法捕捉到模型在特定子群體或邊界情況下的表現(xiàn)。*考慮分層抽樣：根據(jù)與預(yù)測(cè)任務(wù)相關(guān)的特征（如數(shù)據(jù)來(lái)源、時(shí)間戳、輸入數(shù)據(jù)的模態(tài)、標(biāo)簽的類(lèi)別、標(biāo)簽的置信度等）進(jìn)行分層，確保每一層在關(guān)鍵維度上都有足夠的樣本量，以評(píng)估模型在不同條件下的泛化性。例如，如果模型在不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)表現(xiàn)差異大，應(yīng)按時(shí)間分層。*考慮基于模型的抽樣（Model-BasedSampling）：利用已訓(xùn)練模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)分或排序，從模型預(yù)測(cè)不確定性較高、預(yù)測(cè)錯(cuò)誤或?qū)儆谔囟y例（hardsamples）的數(shù)據(jù)點(diǎn)中抽取樣本，以評(píng)估模型在挑戰(zhàn)性數(shù)據(jù)上的泛化能力。*考慮多樣性抽樣：確保樣本在輸入特征空間中具有足夠的多樣性，避免樣本過(guò)于集中導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果片面。*樣本量確定：根據(jù)置信水平、允許的誤差范圍、總體數(shù)據(jù)量以及分層結(jié)構(gòu)，科學(xué)計(jì)算所需的最小樣本量或各層樣本量。*考慮交叉驗(yàn)證：在抽樣得到的數(shù)據(jù)集上，常采用交叉驗(yàn)證（如K折交叉驗(yàn)證）來(lái)更穩(wěn)健地評(píng)估模型性能，進(jìn)一步減少評(píng)估的隨機(jī)性。*實(shí)施與評(píng)估：清晰記錄抽樣過(guò)程，使用選定的指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC、混淆矩陣等）在抽樣的子集上評(píng)估模型性能，并與全數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)進(jìn)行比較分析。**解析思路：*考察綜合運(yùn)用抽樣知識(shí)和AI評(píng)估理念的能力，需系統(tǒng)闡述如何根據(jù)評(píng)估泛化能力的目標(biāo)，選擇合適的抽樣策略（強(qiáng)調(diào)分層、模型輔助、多樣性），考慮樣本量，并結(jié)合交叉驗(yàn)證等方法，確保評(píng)估的科學(xué)性和有效性。2.結(jié)合具體的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景（如自然語(yǔ)言處理或計(jì)算機(jī)視覺(jué)），詳細(xì)說(shuō)明抽樣調(diào)查方法在用戶研究或數(shù)據(jù)偏見(jiàn)分析中的應(yīng)用過(guò)程及其關(guān)鍵考慮因素。*場(chǎng)景示例：自然語(yǔ)言處理（NLP）中的用戶滿意度研究*應(yīng)用過(guò)程：1.明確研究目標(biāo)：了解用戶對(duì)某NLP應(yīng)用（如智能客服、寫(xiě)作助手）在特定功能（如語(yǔ)義理解、生成流暢度）上的滿意度、使用習(xí)慣、痛點(diǎn)等。2.界定總體與抽樣框：總體為該NLP應(yīng)用的所有注冊(cè)用戶或活躍用戶。抽樣框可能來(lái)自用戶數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)用內(nèi)用戶反饋渠道等。需要考慮抽樣框的完整性和準(zhǔn)確性。3.選擇抽樣方法：*描述用戶特征：若需了解不同用戶群體（如按年齡、地域、使用時(shí)長(zhǎng)、付費(fèi)/免費(fèi)用戶）的滿意度差異，應(yīng)采用分層抽樣，按關(guān)鍵維度分層，確保各層代表性。*研究特定行為：若研究特定場(chǎng)景下的使用體驗(yàn)（如處理復(fù)雜查詢時(shí)的滿意度），可能需要整群抽樣（如按用戶群組）或判斷抽樣（選取典型用戶）。*探索性研究或定性研究：若需深入了解用戶感受，可采用方便抽樣初步篩選，再通過(guò)目的抽樣選取能提供豐富信息的深度訪談對(duì)象。4.設(shè)計(jì)調(diào)查工具：設(shè)計(jì)問(wèn)卷（如李克特量表）、訪談提綱等，確保問(wèn)題清晰、無(wú)引導(dǎo)性，覆蓋研究目標(biāo)。5.實(shí)施抽樣與數(shù)據(jù)收集：按照選定的抽樣方案抽取樣本，通過(guò)在線問(wèn)卷、應(yīng)用內(nèi)推送、郵件等方式發(fā)放問(wèn)卷，或進(jìn)行用戶訪談。6.處理無(wú)回答：分析無(wú)回答用戶特征，判斷是否存在偏差，考慮采用適當(dāng)方法（如聯(lián)系未回復(fù)用戶、調(diào)整分析模型）處理。7.數(shù)據(jù)分析：對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理，運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)、差異檢驗(yàn)（如T檢驗(yàn)、ANOVA）、回歸分析等方法，分析滿意度及其影響因素，識(shí)別用戶痛點(diǎn)。*關(guān)鍵考慮因素：*代表性：抽樣方案必須能確保樣本在關(guān)鍵特征上（如用戶屬性、使用行為）接近總體分布，避免系統(tǒng)性偏差。*抽樣框質(zhì)量：抽樣框是否完整、準(zhǔn)確，直接影響抽樣效果。*問(wèn)卷設(shè)計(jì)：?jiǎn)栴}是否有效、中立，能否準(zhǔn)確捕捉用戶真實(shí)想法。*非抽樣誤差控制：關(guān)注訪問(wèn)員偏見(jiàn)、無(wú)回答偏差、測(cè)量誤差等。*隱私與倫理：用戶數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，獲取知情同意。*場(chǎng)景示例：計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）中的模型偏見(jiàn)檢測(cè)*應(yīng)用過(guò)程：1.研究目標(biāo)：評(píng)估CV模型（如人臉識(shí)別、圖像分類(lèi)）在不同人群（如性別、種族、年齡）或場(chǎng)景（如光照、遮擋）下是否存在性能差異或歧視性偏見(jiàn)。2.界定總體與抽樣框：總體為模型需要處理的所有可能輸入圖像或所有潛在用戶群體。抽樣框是圖像數(shù)據(jù)庫(kù)或用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)集。3.選擇抽樣方法：*數(shù)據(jù)集偏見(jiàn)檢測(cè)：對(duì)大型圖像數(shù)據(jù)庫(kù)（如ImageNet）進(jìn)行抽樣，需采用分層抽樣（按圖像標(biāo)簽、元數(shù)據(jù)如性別、種族、年齡分層），確保各類(lèi)別有足夠樣本量，用于檢測(cè)模型在不同類(lèi)別數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。也可考慮基于模型的抽樣，從模型預(yù)測(cè)錯(cuò)誤或不確定性高的圖像中抽樣。*用戶偏見(jiàn)檢測(cè)：若研究模型對(duì)不同用戶群體的實(shí)際影響，需抽樣選取具有不同背景（性別、種族、地域等）的真實(shí)用戶，了解他們使用模型時(shí)的體驗(yàn)和感知到的公平性。4.設(shè)計(jì)評(píng)估方法：對(duì)抽樣得到的數(shù)據(jù)子集，計(jì)算模型在不同子群體上的性能指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率），進(jìn)行公平性指標(biāo)計(jì)算（如不同群體的機(jī)會(huì)均等、條件使用均等）。5.實(shí)施抽樣與評(píng)估：按方案抽取樣本，運(yùn)行模型并記錄性能數(shù)據(jù)。6.數(shù)據(jù)分析：比較模型在不同子群體上的性能差異，識(shí)別出存在偏見(jiàn)的方面，分析可能的原因（如訓(xùn)練數(shù)據(jù)不均衡）。**解析思路：*考察將抽樣理論與具體AI應(yīng)用場(chǎng)景（用戶研究、偏見(jiàn)檢測(cè)）相結(jié)合的能力，需詳細(xì)描述從目標(biāo)設(shè)定、總體界定、抽樣方法選擇、調(diào)查/評(píng)估設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程，并重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)在該場(chǎng)景下需要注意的關(guān)鍵因素（代表性、抽樣框、非抽樣誤差、隱私倫理、特定分析指標(biāo)等）。3.談?wù)勀銓?duì)“AI驅(qū)動(dòng)的抽樣”這一概念的理解，并舉例說(shuō)明其可能的應(yīng)用形式。*理解：“AI驅(qū)動(dòng)的抽樣”（AI-DrivenSampling）是指利用人工智能技術(shù)（特別是機(jī)器學(xué)習(xí)算法）來(lái)輔助或優(yōu)化抽樣過(guò)程，以提升抽樣效率、精度或?qū)崿F(xiàn)傳統(tǒng)方法難以完成的抽樣任務(wù)。它不是指AI本身作為被抽選的對(duì)象，而是指AI作為抽樣設(shè)計(jì)、執(zhí)行或分析的工具。*AI在抽樣過(guò)程中的潛在作用：*智能分層：利用聚類(lèi)算法（如K-Means、DBSCAN）自動(dòng)識(shí)別總體中的隱藏結(jié)構(gòu)或亞群體，進(jìn)行更精準(zhǔn)、更具解釋性的分層，優(yōu)于基于先驗(yàn)知識(shí)的傳統(tǒng)分層。*預(yù)測(cè)性抽樣：基于對(duì)總體單位特征的預(yù)測(cè)，選擇“最具信息量”或“最關(guān)鍵”的單位進(jìn)行抽樣。例如，預(yù)測(cè)哪些單位最可能成為回答者或提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。*動(dòng)態(tài)抽樣/適應(yīng)性抽樣：在抽樣過(guò)程中，根據(jù)實(shí)時(shí)反饋或中間分析結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)整抽樣策略或選擇下一個(gè)抽樣單位，以優(yōu)化抽樣效果。例如，在線調(diào)查中，根據(jù)受訪者的回答流暢度調(diào)整后續(xù)問(wèn)題或邀請(qǐng)概率。*無(wú)回答預(yù)測(cè)與處理：訓(xùn)練模型預(yù)測(cè)哪些樣本可能不回答，或預(yù)測(cè)無(wú)回答者的特征，以評(píng)估和處理無(wú)回答偏差。*樣本質(zhì)量評(píng)估與篩選：利用AI算法檢測(cè)和處理異常值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)或不具代表性的樣本，提升樣本整體質(zhì)量。*輔助選擇難例/邊界樣本：在模型評(píng)估或特定研究場(chǎng)景中，AI可以幫助識(shí)別并抽樣那些難以處理或處于模型性能邊緣的樣本。*應(yīng)用形式舉例：*應(yīng)用形式1：基于聚類(lèi)的智能分層。在進(jìn)行大規(guī)模在線用戶滿意度調(diào)查前，收集用戶的初步行為數(shù)據(jù)（瀏覽歷史、互動(dòng)頻率等），使用K-Means聚類(lèi)算法將用戶自動(dòng)劃分為若干個(gè)具有不同特征的群體（如“高度活躍用戶群”、“潛在流失用戶群”、“低互動(dòng)用戶群”），然后在這些聚類(lèi)內(nèi)部進(jìn)行隨機(jī)或等比例抽樣，確保每個(gè)群體都得到代表。這比簡(jiǎn)單地按注冊(cè)時(shí)間分層可能更有效。*應(yīng)用形式2：預(yù)測(cè)性抽樣選擇關(guān)鍵信息員。在社區(qū)健康調(diào)查中，欲了解居民對(duì)某項(xiàng)公共衛(wèi)生政策的認(rèn)知，但居民回答意愿差異大?？梢韵葘?duì)社區(qū)成員進(jìn)行抽樣，利用過(guò)去的調(diào)查數(shù)據(jù)或社區(qū)信息，訓(xùn)練一個(gè)模型預(yù)測(cè)個(gè)體回答調(diào)查的概率。然后，在初始樣本中，優(yōu)先選擇模型預(yù)測(cè)回答概率高的個(gè)體，或選擇那些能提供關(guān)鍵信息（如不同年齡段認(rèn)知差異）的個(gè)體，進(jìn)行額外邀請(qǐng)或深入訪談。*應(yīng)用形式3：在線調(diào)查中的動(dòng)態(tài)邀請(qǐng)。一個(gè)市場(chǎng)研究公司在進(jìn)行在線產(chǎn)品概念測(cè)試，希望抽樣覆蓋不同收入水平的消費(fèi)者。他們可以在網(wǎng)站設(shè)置一個(gè)簡(jiǎn)單的測(cè)試，根據(jù)用戶的初步回答或彈窗行為，AI模型實(shí)時(shí)評(píng)估用戶屬于高、中、低收入群體的概率，并動(dòng)態(tài)調(diào)整向其發(fā)送完整問(wèn)卷的邀請(qǐng)概率，確保樣本在收入分布上的代表性。**解析思路：*考察對(duì)新興交叉領(lǐng)域概念的理解和拓展能力，需清晰界定“AI驅(qū)動(dòng)的抽樣”的概念，闡述AI在抽樣全流程（設(shè)計(jì)、執(zhí)行、分析）中的具體作用機(jī)制，并通過(guò)具體、合理的例子（智能分層、預(yù)測(cè)性抽樣、動(dòng)態(tài)抽樣等）來(lái)佐證理解，展示AI技術(shù)如何賦能傳統(tǒng)抽樣方法。四、分析題1.假設(shè)一項(xiàng)研究旨在通過(guò)抽樣調(diào)查了解社交媒體用戶對(duì)某項(xiàng)AI推薦算法的滿意度。研究者計(jì)劃采用在線問(wèn)卷方式，初步考慮使用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣或分層抽樣。請(qǐng)分析這兩種抽樣方法在該研究中的適用性，并比較其優(yōu)劣。*適用性分析：*簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣（SRS）：*適用性：理論上最簡(jiǎn)單，若假設(shè)社交媒體用戶數(shù)據(jù)庫(kù)是完美的、每個(gè)用戶都有相同的機(jī)會(huì)被觸達(dá)和參與，且用戶參與意愿隨機(jī)，SRS是可行的。但在現(xiàn)實(shí)中，存在諸多限制。*局限性：社交媒體用戶群體龐大且動(dòng)態(tài)變化（新用戶、流失用戶），數(shù)據(jù)庫(kù)可能不完整或過(guò)時(shí)（抽樣框問(wèn)題）。同時(shí)，用戶參與意愿受多種因素影響（如對(duì)推薦內(nèi)容興趣、隱私顧慮、參與激勵(lì)），并非隨機(jī)。SRS可能抽到大量不活躍或?qū)ν扑]算法不關(guān)心的用戶，導(dǎo)致樣本無(wú)法有效反映活躍用戶的真實(shí)滿意度，結(jié)果偏差大。*分層抽樣：*適用性：更優(yōu)的選擇?？梢酝ㄟ^(guò)用戶的顯性特征（如注冊(cè)時(shí)間、活躍度等級(jí)、關(guān)注領(lǐng)域、地理位置、基本人口統(tǒng)計(jì)信息如年齡、性別等）或隱性特征（如設(shè)備類(lèi)型、使用時(shí)長(zhǎng)、互動(dòng)行為模式等，若數(shù)據(jù)庫(kù)允許獲?。┻M(jìn)行分層。*優(yōu)勢(shì)：能確保樣本在關(guān)鍵維度上（如不同活躍程度的用戶、不同年齡段的用戶）具有代表性，便于比較不同細(xì)分群體的滿意度差異，且通常能提高總體估計(jì)的精度。例如，可以確保高活躍用戶、中活躍用戶、低活躍用戶都有足夠樣本量被抽中。*優(yōu)劣比較：|特征|簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣(SRS)|分層抽樣||------------|---------------------------------------|--------------------------------------------||操作復(fù)雜度|低|中||樣本代表性|可能較低，尤其當(dāng)用戶異質(zhì)性高時(shí)|較高，能確保關(guān)鍵群體的代表性||結(jié)果精度|可能較低，誤差可能較大|通常較高，估計(jì)精度可能更高||比較分析|難以直接比較不同細(xì)分群體的滿意度差異|可方便地進(jìn)行組間比較，了解差異來(lái)源||對(duì)抽樣框要求|要求嚴(yán)格、完整、代表性強(qiáng)|要求相對(duì)寬松，但仍需考慮分層依據(jù)的準(zhǔn)確性||對(duì)用戶參與|敏感于用戶參與的隨機(jī)性|可通過(guò)在各層內(nèi)優(yōu)化抽樣比例或激勵(lì)措施來(lái)提升|*結(jié)論：對(duì)于了解社交媒體用戶對(duì)AI推薦算法的滿意度這一研究目標(biāo)，分層抽樣通常是比簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣更科學(xué)、更有效的方法。它能更好地控制樣本結(jié)構(gòu)，提高結(jié)果的代表性和準(zhǔn)確性，并支持對(duì)不同用戶群體的深入比較分析。雖然操作上稍復(fù)雜，但其帶來(lái)的研究?jī)r(jià)值通常遠(yuǎn)超其成本。**解析思路：*考察對(duì)兩種基本抽樣方法在具體AI研究場(chǎng)景下適用性的分析和比較能力。需分別論述SRS和分層抽樣在該場(chǎng)景下的具體應(yīng)用情況、面臨的挑戰(zhàn)和局限性，并從多個(gè)維度（代表性、精度、分析便利性、操作復(fù)雜度等）進(jìn)行清晰、有理有據(jù)的優(yōu)劣比較，最終給出明確的建議。2.某AI研究團(tuán)隊(duì)想要評(píng)估其開(kāi)發(fā)的圖像識(shí)別模型在不同種族人群中表現(xiàn)是否存在偏見(jiàn)。他們收集了一個(gè)包含數(shù)百萬(wàn)張人臉圖像的大型數(shù)據(jù)庫(kù)，但數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本分布可能并不均衡。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)抽樣策略，用于從該數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取一個(gè)具有代表性的子集進(jìn)行偏見(jiàn)分析，并說(shuō)明你選擇該策略的理由。*抽樣策略設(shè)計(jì)：1.明確分層依據(jù)：最關(guān)鍵的分層依據(jù)是種族/族裔。此外，考慮到模型偏見(jiàn)可能還與年齡、性別、光照條件、遮擋程度、圖像質(zhì)量等因素有關(guān)，這些也應(yīng)作為重要的分層變量。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)簽確認(rèn)：確保數(shù)據(jù)庫(kù)中每個(gè)圖像都準(zhǔn)確標(biāo)注了種族/族裔信息。對(duì)年齡、性別、光照、遮擋等變量進(jìn)行量化或分類(lèi)標(biāo)注。檢查標(biāo)簽的完整性和準(zhǔn)確性。3.構(gòu)建分層結(jié)構(gòu)：根據(jù)種族（如白人、黑人、亞裔、西班牙裔等）、年齡（如兒童、青年、中年、老年）、性別（男、女、其他）、光照（強(qiáng)光、弱光、逆光）、遮擋（無(wú)遮擋、部分遮擋、嚴(yán)重遮擋）等多個(gè)維度，構(gòu)建多維度的分層結(jié)構(gòu)。例如，可以創(chuàng)建“種族+性別”二維分層、“種族+年齡+光照”三維分層等。4.確定抽樣方法：*