Вопросы с тегом «sampling»

Создание выборок из хорошо определенной популяции с использованием вероятностного метода и / или создание случайных чисел из указанного распределения. Поскольку этот тег неоднозначен, пожалуйста, рассмотрите [выборку из опроса] для первого и [Монте-Карло] или [симуляцию] для второго. При возникновении вопросов, касающихся создания случайных выборок из известных дистрибутивов, рассмотрите возможность использования тега [random-generation].

2
Как выбрать размеры набора для обучения, перекрестной проверки и тестирования для данных небольшого размера?
Предположим, у меня небольшой размер выборки, например, N = 100, и два класса. Как выбрать размеры обучения, перекрестной проверки и тестового набора для машинного обучения? Я бы интуитивно выбрал Размер тренировочного набора 50 Размер набора для перекрестной проверки 25, и Размер теста как 25. Но, вероятно, это имеет более или …
3
Как повторное взвешивание данных о разнообразии Американского Сообщества повлияет на погрешность?
Справочная информация. В настоящее время моя организация сравнивает свои статистические данные о разнообразии рабочей силы (например,% инвалидов,% женщин,% ветеранов) с общей доступностью рабочей силы для этих групп на основе обследования американского сообщества (проект обследования Бюро переписи населения США). Это неточный ориентир, потому что у нас очень специфический набор рабочих мест, …
1
Гауссово распределение с моментами высшего порядка
Для гауссовского распределения с неизвестным средним и дисперсией достаточная статистика в стандартной экспоненциальной форме семейства . У меня есть распределение , которое имеет Т ( х ) = ( х , х 2 , . . . , Х 2 Н )T( х ) = ( х , х2)T(Икс)знак равно(Икс,Икс2)T(x)=(x,x^2)T( …
1
Почему Anova () и drop1 () предоставили разные ответы для GLMM?
У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
3
Использование MCMC для оценки ожидаемого значения многомерной функции
Я работаю над исследовательским проектом, который связан с оптимизацией, и недавно у меня появилась идея использовать MCMC в этих условиях. К сожалению, я довольно плохо знаком с методами MCMC, поэтому у меня было несколько вопросов. Я начну с описания проблемы, а затем задам свои вопросы. Наша проблема сводится к оценке …
2
Как сделать выборку из дискретного распределения по неотрицательным целым числам?
У меня есть следующее дискретное распределение, где - известные константы:α,βα,β\alpha,\beta p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,…p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,… p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)} \;\;\;\;\text{for } x = 0,1,2,\dots Каковы некоторые подходы для эффективной выборки из этого распределения?
3
Рандомизация неслучайной выборки
Я всегда немного удивлен, увидев психологическую рекламу для участия в экспериментальных исследованиях. Конечно, люди, которые отвечают на эти рекламные объявления, не отбираются случайным образом и, следовательно, являются самостоятельным отбором населения. Поскольку известно, что рандомизация решает проблему самоотбора, мне было интересно, действительно ли рандомизация неслучайной выборки что-то изменила. Что вы думаете …
2
Является ли выборка на основе цепей Маркова «лучшей» для выборки Монте-Карло? Существуют ли альтернативные схемы?
Марковская цепь Монте-Карло - это метод, основанный на цепях Маркова, который позволяет нам получать выборки (в условиях Монте-Карло) из нестандартных распределений, из которых мы не можем напрямую брать выборки. Мой вопрос заключается в том, почему цепь Маркова является «современной» для отбора проб Монте-Карло. Альтернативный вопрос может быть, есть ли другие …
1
Ссылка на рассказ о сэмплировании из телефонной книги
Сегодня я говорил с кем-то о выборке и смутно помню историю о каком-то очень уважаемом статистике, который рекомендует систематическую выборку из телефонной книги в конкретном судебном деле. Я помню историю, в которой судья говорил что-то вроде: «Я не знаю много о статистике, но я знаю, что выборка на каждое сотое …
4
Дисперсия резисторов параллельно
Предположим, у вас есть набор резисторов R, все из которых имеют среднее значение μ и дисперсию σ. Рассмотрим часть схемы со следующим расположением: (r) || (r + r) || (г + г + г). Эквивалентное сопротивление каждой части составляет r, 2r и 3r. Тогда дисперсия каждого сечения будет σ2σ2σ^2 , …
1
R линейная регрессия категориальной переменной «скрытое» значение
Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
2
Как сделать репрезентативную выборку из большого общего набора данных?
Каковы статистические методы для создания выборочного набора, который является репрезентативным для всего населения (с известным уровнем достоверности)? Также, Как проверить, соответствует ли образец общему набору данных? Возможно ли это без разбора всего набора данных (который может быть миллиардами записей)?
1
Какая модель глубокого обучения может классифицировать категории, которые не являются взаимоисключающими
Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
1
Вероятно, что образец начальной загрузки точно такой же, как и исходный.
Просто хочу проверить некоторые рассуждения. Если мой исходный образец имеет размер и я загружаю его, то мой мыслительный процесс выглядит следующим образом:Nnn n-11N1n\frac{1}{n} - это шанс любого наблюдения, взятого из исходного образца. Чтобы гарантировать, что следующая ничья не является ранее наблюдавшимся наблюдением, мы ограничиваем размер выборки до . Таким образом, …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.