Pytania otagowane jako sample

Próbka to podzbiór populacji. Statystyka ogólnie dotyczy wykorzystywania próbek do wnioskowania o parametrach rządzących większą (prawdopodobnie nieskończoną) populacją.

4
Jak pobrać wiele próbek 10 z dużej listy, bez ogólnej wymiany
Mam duży zestaw danych (20 000 punktów danych), z których chcę pobrać powtarzane próbki 10 punktów danych. Jednak po wybraniu tych 10 punktów danych chcę, aby nie były ponownie wybierane. Próbowałem użyć tej samplefunkcji, ale wydaje się, że nie ma opcji próbkowania bez zamiany przez wiele wywołań funkcji. Czy istnieje …
12 r  sample 
1
Oszacuj wariancję populacji, jeśli znana jest średnia populacji
Wiem, że używamy do oszacowania wariancji populacji. Pamiętam wideo z Khan Academy, w którym podana intuicja była taka, że ​​nasza szacunkowa średnia jest prawdopodobnie nieco mniejsza od rzeczywistej, więc odległości byłyby faktycznie większe, więc dzielimy przez mniej ( zamiast ) aby uzyskać większą wartość, co skutkuje lepszym oszacowaniem. Pamiętam gdzieś …
11 variance  sample 
5
Jeśli nie jest Poissonem, to co to za dystrybucja?
Mam zestaw danych zawierający liczbę działań wykonanych przez osoby w ciągu 7 dni. Konkretne działanie nie powinno być istotne dla tego pytania. Oto kilka statystyk opisowych dla zestawu danych: RangeMeanVarianceNumber of observations0−77218.22791696Range0−772Mean18.2Variance2791Number of observations696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} & 0 - 772 \\ \hline \text{Mean} & 18.2 \\ \hline \text{Variance} & …
1
Czy SurveyMonkey ignoruje fakt, że otrzymujesz nieprzypadkową próbkę?
SurveyMonkey ma kroki i tabelę, aby dowiedzieć się, jaki rozmiar próby jest potrzebny dla danego marginesu błędu lub przedziału ufności, na podstawie wielkości populacji. Wielkość próby SurveyMonkey Czy ta tabela po prostu ignoruje fakt, że nie otrzymasz losowej próbki, ponieważ tylko osoby, które zawracają sobie głowę odpowiedzią na ankietę? Zostaję …
1
Dlaczego proporcja próbki nie ma również rozkładu dwumianowego
W ustawieniu dwumianowym zmienna losowa X, która podaje liczbę sukcesów, jest rozkładana dwumianowo. Proporcję próbki można następnie obliczyć jako gdzie jest rozmiarem próbki. Mój podręcznik to stwierdzaXnXn\frac{X}{n}nnn Ta proporcja nie ma rozkładu dwumianowego jednak skoro jest po prostu skalowaną wersją losowo zmiennej losowej rozkładzie dwumianowym , czy nie powinien mieć …
2
Szacowanie rozmiaru przecięcia wielu zestawów za pomocą próbki jednego zestawu
Pracuję nad algorytmem, który musi obliczyć rozmiar zestawu wygenerowanego przez przecięcie co najmniej 2 zestawów. Dokładniej: z=|A0∩…∩An|z=|A0∩…∩An| z = \left |A_0 \cap \ldots \cap A_n \right | Przecinane zestawy są generowane przez zapytania SQL i starając się utrzymać szybkość, otrzymuję z wyprzedzeniem liczbę każdego zapytania, a następnie biorę zestaw o …
10 error  sample 
1
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R byłyby mniej …
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
Oblicz krzywą ROC dla danych
Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
4
Obliczanie stosunku przykładowych danych wykorzystywanych do dopasowania / szkolenia modelu i walidacji
Podano wielkość próby „N”, której planuję użyć do prognozowania danych. Jakie są niektóre sposoby podziału danych, aby wykorzystać niektóre z nich do ustanowienia modelu, a pozostałe dane do zweryfikowania modelu? Wiem, że nie ma czarno-białej odpowiedzi na to pytanie, ale byłoby interesujące znać pewne „ogólne zasady” lub zwykle używane proporcje. …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.