Запитання з тегом «sampling»

Створення зразків із чітко визначеної сукупності за допомогою ймовірнісного методу та / або отримання випадкових чисел із заданого розподілу. Оскільки цей тег неоднозначний, будь ласка, врахуйте [опитування-вибірка] для першого та [monte-carlo] або [моделювання] для другого. З питань, що стосуються створення випадкових зразків із відомих дистрибутивів, будь ласка, розгляньте використання тегу [випадкове покоління].

12
Чому інтервал довіри 95% (CI) не передбачає 95% шансу містити середнє значення?
Здається, що через різні пов'язані з цим питання тут існує консенсус, що "95%" частина того, що ми називаємо "95% довірчим інтервалом", посилається на те, що якби ми багато разів точно повторювали наші процедури вибірки та обчислення CI 95% таким чином обчислених КІ містили б середнє значення для населення. Крім того …
5
Центральна гранична теорема для медіанів вибірки
Якщо я обчислюю медіану достатньо великої кількості спостережень, проведених з одного і того ж розподілу, чи вказує центральна гранична теорема про те, що розподіл медіанів буде наближатись до нормального розподілу? Я розумію, що це правда за допомогою великої кількості зразків, але чи так це і з медіанами? Якщо ні, то …
8
Чи вибірка є актуальною в часи "великих даних"?
Або тим більше "буде"? Великі дані роблять статистику та відповідні знання ще важливішими, але, здається, недооцінюють теорію вибірки. Я бачив цей галас навколо "Великих даних" і не можу не задатися питанням, що "чому" я б хотів проаналізувати все ? Хіба не було причини, щоб "Теорія вибірки" була розроблена / впроваджена …
5
Статистичний висновок, коли вибіркою "є" сукупність
Уявіть, що ви повинні звітувати про кількість кандидатів, які щорічно проходять тест. Здається, досить складно зробити висновок про спостережуваний відсоток успіху, наприклад, на більш широкій сукупності через специфіку цільової сукупності. Тож ви можете врахувати, що ці дані представляють всю сукупність. Чи є результати тестів, які свідчать про те, що пропорції …
4
Як взяти вибірку з звичайного розподілу з відомими середніми та дисперсійними за допомогою звичайної мови програмування?
Я ніколи не проходив курсу статистики, тому сподіваюся, що тут я прошу в потрібному місці. Припустимо, у мене є лише два дані, що описують нормальний розподіл: середнє та дисперсія . Я хочу використовувати комп'ютер для випадкового вибірки з цього розподілу, щоб я поважав ці дві статистичні дані.μμ\muσ2σ2\sigma^2 Цілком очевидно, що …
5
Чому збільшення розміру вибірки зменшує (вибірку) дисперсію?
Велика картинка: Я намагаюся зрозуміти, як збільшення розміру вибірки збільшує силу експерименту. Слайди мого викладача пояснюють це малюнком 2 нормальних розподілів, одного для нульової гіпотези та одного для альтернативної гіпотези та порогу рішення c між ними. Вони стверджують, що збільшення розміру вибірки зменшить дисперсію і тим самим спричинить більш високий …
5
Чому політичні опитування мають такі великі вибіркові розміри?
Коли я дивлюсь новини, я помітив, що опитування Галлапа за такими речами, як президентські вибори мають [я припускаю випадкові] розміри вибірки, що перевищує 1000. З того, що я пам’ятаю зі статистики коледжу, було те, що розмір вибірки 30 був «значно великим» зразком. Здавалося, що розмір вибірки понад 30 є безглуздим …
5
Стратегії навчання розподілу вибірки
Версія tl; dr. Які успішні стратегії ви використовуєте, щоб навчити розподілу вибірки (наприклад, вибірки) на вступному рівні студентів? Фон У вересні я буду викладати вступну статистику курсу для другого року суспільствознавства ( в основному політологія і соціології) студентів з використанням Основному практики статистики Девіда Муром. Я буду в п'ятий раз …
3
R: Випадковий ліс, який кидає NaN / Inf у помилці "виклику іноземної функції", незважаючи на відсутність набору даних NaN [закритий]
Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Я використовую caret, щоб запустити перехрещений випадковий ліс над набором даних. Змінна Y - фактор. У моєму наборі даних немає NaN, Inf …
7
Як називається статистична помилка, за якою результати попередніх обертів монети впливають на переконання щодо наступних обертів монет?
Як ми всі знаємо, якщо ви перевернете монету, яка має однакові шанси на посадку голови, як і хвости, то якщо ви перевернете монету багато разів, вдвічі ви отримаєте голови та половину часу отримаєте хвости. Обговорюючи це з другом, вони сказали, що якщо ви перевернете монету 1000 разів, і дозвольте сказати, …
3
Що означає "незалежне спостереження"?
Я намагаюся зрозуміти, що означає припущення незалежних спостережень . Деякі визначення: "Дві події є незалежними тоді і лише тоді, коли ." ( Словник статистичних термінів )P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b) "виникнення однієї події не змінює ймовірності іншої" ( Вікіпедія ). "вибірка одного спостереження не впливає на вибір другого …
3
Що робити, якщо ваша випадкова вибірка явно не є репрезентативною?
Що робити, якщо взяти випадкову вибірку, і ви побачите, вона явно не є репрезентативною, як у недавньому питанні . Наприклад, що робити, якщо розподіл популяції повинен бути симетричним приблизно 0, а вибірка, яку ви малюєте випадковим чином, має незбалансовані позитивні та негативні спостереження, а дисбаланс є статистично значущим, де це …
1
Обчислювальна повторюваність ефектів від lmer-моделі
Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
1
Чи може ступінь свободи бути цілим числом?
Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим числом?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.