samplingbasierte

Samplingbasierte Ansätze sind solche, die sich auf Stichproben stützen, um Informationen über eine Grundgesamtheit oder ein System zu gewinnen, statt eine vollständige Messung oder eine vollständige Berechnung durchzuführen. Der Ausdruck wird in deutschsprachigen Fachtexten verwendet, um Methoden, Modelle oder Inferenzverfahren zu kennzeichnen, die auf der Struktur und Verteilung der Stichprobe beruhen. Typisch ist die Bezeichnung als "samplingbasierte Methode" oder "samplingbasierte Inferenz".

In der Statistik und Data Science dominieren Monte-Carlo-Verfahren, Bootstrapping und Resampling als zentrale samplingbasierte Strategien zur Schätzung von Verteilungen, Integralen oder Modellparametern. In der Inferenz werden oft samplingbasierte Verfahren wie Markov-Ketten-Monte-Carlo (MCMC) oder Importance Sampling eingesetzt, um komplexe Posteriorverteilungen zu approximieren. In der Grafik und Computerwelt beschreibt "samplingbasiertes Rendering" Verfahren wie Pfadverfolgung, die Lichtsimulation durch gezielte Stichproben der Lichtwege durchführen. In der Signalverarbeitung können Audiosignale durch Upsampling, Downsampling oder andere resampling-basierte Techniken bearbeitet werden. Weitere Anwendungen finden sich in Biologie, Ökonomie und Umweltforschung, wo Stichproben genutzt werden, um Muster, Trends oder Hypothesen zu prüfen.

Vorteile solcher Ansätze liegen in reduzierten Rechenanforderungen und besserer Skalierbarkeit gegenüber vollständigen Berechnungen. Nachteile sind Schätzfehler, Varianz und potenzielle Bias, die stark von der Größe, Struktur und Zufälligkeit der Stichprobe abhängen. Die Qualität der Ergebnisse hängt von der Stichprobenstrategie, der Repräsentativität der Stichprobe und der Konvergenz der samplingbasierten Verfahren ab.