¿Cuál es la desventaja del algoritmo ingenuo de muestreo aleatorio simple?
Se han desarrollado varios algoritmos eficientes para el muestreo aleatorio simple Un algoritmo ingenuo es el algoritmo sorteo a sorteo, en el que en cada paso eliminamos el elemento de ese paso del conjunto con igual probabilidad y lo introducimos en la muestra. Continuamos hasta tener una muestra del tamaño deseado
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k. El inconveniente de este método es que requiere un acceso aleatorio en el conjunto.

El algoritmo de selección-rechazo desarrollado por Fan et al. en 1962 requiere una sola pasada sobre los datos; sin embargo, es un algoritmo secuencial y requiere conocer el recuento total de elementos
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n, que no está disponible en escenarios de streaming.

Sunter demostró en 1977 un algoritmo de ordenación aleatoria muy sencillo, que simplemente asigna un número aleatorio extraído de una distribución uniforme
(
0
,
1
)
(0,1) como clave para cada elemento, luego ordena todos los elementos utilizando la clave y selecciona el más pequeño
�
k más pequeño.

J. Vitter propuso en 1985 los algoritmos de muestreo de reservorio, que se utilizan ampliamente. Este algoritmo no requiere conocer el tamaño de la población
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n de antemano, y utiliza un espacio constante.

El muestreo aleatorio también se puede acelerar tomando muestras de la distribución de huecos entre muestras y saltándose los huecos.
El inconveniente de este método es que requiere un acceso aleatorio en el conjunto.
What is disadvantage of naive algorithm of simple random sampling?
Several efficient algorithms for simple random sampling have been developed.[3][4] A naive algorithm is the draw-by-draw algorithm where at each step we remove the item at that step from the set with equal probability and put the item in the sample. We continue until we have sample of desired size 
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k. The drawback of this method is that it requires random access in the set.

The selection-rejection algorithm developed by Fan et al. in 1962[5] requires a single pass over data; however, it is a sequential algorithm and requires knowledge of total count of items 
�
n, which is not available in streaming scenarios.

A very simple random sort algorithm was proved by Sunter in 1977.[6] The algorithm simply assigns a random number drawn from uniform distribution 
(
0
,
1
)
(0,1) as a key to each item, then sorts all items using the key and selects the smallest 
�
k items.

J. Vitter in 1985[7] proposed reservoir sampling algorithms, which are widely used. This algorithm does not require knowledge of the size of the population 
�
n in advance, and uses constant space.

Random sampling can also be accelerated by sampling from the distribution of gaps between samples[8] and skipping over the gaps.
The drawback of this method is that it requires random access in the set.