 | 初めての投稿です。
質問）
ある投資額に対する日毎の「回収率」データが数千件あります。
（概ねその値は「0〜10」の範囲内にあります）
このデータを基に、投資パターンを決めるシミュレーションを検討しています。
※シミュレーションは200個のデータで行いたいと考えています
※過去の回収率の統計量？（平均、分散等）は変わらず、日付は無関係とします
※度数グラフから、正規分布や指数分布といった理論分布を当てはめるのは
適当ではないと考えています
以上の制約下で次の方法のどちらがより「数学的」に妥当と考えられるでしょうか？
方法１
過去データをランダムに並び替え、そこから200個のデータを取出す
方法２
過去データを例えば「0.1」刻みの度数表に表し、そのカウント数を換算した
度数表を作成（＊）、その度数表からランダムに200個のデータを作成する
＊過去データが1000個で「1.4-1.5」の範囲に150個ある場合、換算度数表では
30個となる（=150/1000*200）
よろしくお願いします。
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