1. 面试官：结合现实场景，说明简单随机抽样和分层抽样的区别和应用场景。

2. 面试官：探讨蒙特卡洛抽样方法在金融风险评估中的应用，以及其优缺点。

3. 面试官：设计一种新型的抽样技术，能够有效解决大数据集合中的抽样偏差问题，并解释其原理。

4. 面试官：比较简化抽样、重采样和无偏性抽样方法，分析它们在数据科学和机器学习中的应用。

5. 面试官：解释多维抽样和碰撞抽样的概念，并说明在数据分析和业务决策中的应用。

6. 面试官：针对非平稳数据流，讨论动态抽样方法的适用性和优势，并给出具体案例。

7. 面试官：设计一个基于深度学习的抽样算法，能够在图像数据集中实现高效的特征抽取和样本选择。

8. 面试官：探索自适应抽样方法在自然语言处理任务中的应用，以及其在模型训练效果和速度上的优势。

9. 面试官：讨论随机抽取样本的方法对于不平衡数据集的影响，并提出针对不平衡数据的抽样策略。

10. 面试官：以实际案例解释系统抽样方法在调查研究中的应用，以及其在结果推断和统计分析的可靠性。