Запитання з тегом «sampling»

Я звідти прочитав, що стандартна помилка дисперсії вибірки SЕс2= 2 σ4N- 1------√SЕс2=2σ4N-1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} Яка стандартна похибка стандартного відхилення вибірки? Мені б здогадатися і сказати, що але я не впевнений.SЕс= SЕс2----√SЕс=SЕс2SE_{s} = \sqrt{SE_{s^2}}

20 sampling  standard-deviation  standard-error 

Я щойно читав про вибірку Гіббса та алгоритм Metropolis Hastings і маю пару питань. Як я розумію, у випадку вибірки Гіббса, якщо у нас є велика багатоваріантна проблема, ми беремо вибірку з умовного розподілу, тобто вибірки однієї змінної, зберігаючи всі інші фіксованими, тоді як у MH ми робимо вибірку від …

20 bayesian  sampling  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

У мене виникають проблеми з генерацією набору стаціонарних кольорових часових рядів, враховуючи їх матрицю коваріації (їх спектральні щільності потужності (PSD) та спектральні щільності спектру потужності (CSD)). Я знаю, що, враховуючи два часові ряди та , я можу оцінити їх спектральні щільності потужності (PSD) та перехресні спектральні щільності (CSD), використовуючи багато …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

Я хочу взяти вибірку відповідно до щільності де і суворо позитивні. (Мотивація: Це може бути корисно для вибірки Гіббса, коли параметр форми щільності Gamma має рівномірний попередній.)f( a ) ∝ cага - 1Γ ( a )1( 1 , ∞ )( а )f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) cccгdd Хтось знає, …

19 distributions  sampling  gamma-distribution 

З будь-якого загального алгоритму вибірки можна отримати алгоритм оптимізації. Дійсно, щоб домогтися довільної функції , достатньо скласти зразки з . Для достатньо малих розмірів ці зразки впадуть близько глобального максимуму (або локальних максимумів на практиці) функції .f: x → f( х )f:х→f(х)f: \textbf{x} \rightarrow f(\textbf{x})г∼ еf/ Тг∼еf/Тg \sim e^{f/T}ТТTfff Під …

18 sampling  optimization 

Подано: Монета з невідомим ухилом (Голова).ppp Строго позитивний реальний .a>0a>0a > 0 Проблема: Утворіть випадкову змінну Бернуллі з ухилом .papap^{a} Хтось знає, як це зробити? Наприклад, коли є додатним цілим числом, тоді можна перевернути монету рази і побачити, чи всі результати були Heads: якщо вони потім видають "0", в іншому …

18 sampling 

Я працюю над заявкою на відкрите опитування здоров’я, яку планують використовувати в країні, що розвивається. Основна ідея полягає в тому, що інтерв'ю для опитування є переповненим - вони проводяться неорганізованими волонтерами, які подають форми даних інтерв'ю, які вони виконували, використовуючи свої мобільні пристрої, а кожне опитування супроводжується GPS-даними місця інтерв'ю. …

18 sampling 

Для обчислення довірчого інтервалу (CI) для середнього значення з невідомим стандартним відхиленням (sd) ми оцінюємо стандартне відхилення чисельності населення, використовуючи t-розподіл. Зокрема, CI=X¯±Z95%σX¯CI=X¯±Z95%σX¯CI=\bar{X} \pm Z_{95\% }\sigma_{\bar X} де σX¯=σn√σX¯=σn\sigma_{\bar X} = \frac{\sigma}{\sqrt n} . Але оскільки у нас немає точкової оцінки стандартного відхилення сукупності, ми оцінюємо через наближенняCI=X¯±t95%(se)CI=X¯±t95%(se)CI=\bar{X} \pm t_{95\% …

18 normal-distribution  confidence-interval  sampling  t-distribution 

Мені важко зрозуміти значення "випадкової вибірки", а також "iid випадкової змінної". Я намагався з’ясувати значення з кількох джерел, але просто все більше і більше плутався. Я публікую тут те, що я спробував і дізнався: Імовірність та статистика Degroot говорить: Випадкові вибірки / iid / Розмір вибірки: Розгляньте заданий розподіл ймовірностей …

18 sampling  terminology  iid 

Я намагаюся застосувати MCMC до задачі, але мої пріори (в моєму випадку вони )) обмежені в області? Чи можу я використовувати звичайний MCMC і ігнорувати зразки, які потрапляють за межі зони обмеження (що в моєму випадку є [0,1] ^ 2), тобто повторно використовувати перехідну функцію, коли новий перехід випадає з …

18 sampling  mcmc  monte-carlo  random-walk 

Фон У мене є змінна з невідомим розподілом. У мене є 500 зразків, але я хотів би продемонструвати точність, з якою я можу обчислити дисперсію, наприклад, стверджувати, що розмір вибірки 500 достатній. Мені також цікаво знати мінімальний розмір вибірки, який би знадобився для оцінки дисперсії з точністю .X%X%X\% Запитання Як …

18 estimation  random-variable  variance  sampling  sample-size 

Припустимо, що у нас є вибірки двох незалежних випадкових величин Бернуллі, Ber(θ1)Ber(θ1)\mathrm{Ber}(\theta_1) і Ber(θ2)Ber(θ2)\mathrm{Ber}(\theta_2) . Як ми доводимо, що (X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2−−−−−−−−−−−−−−√→dN(0,1)(X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2→dN(0,1)\frac{(\bar X_1-\bar X_2)-(\theta_1-\theta_2)}{\sqrt{\frac{\theta_1(1-\theta_1)}{n_1}+\frac{\theta_2(1-\theta_2)}{n_2}}}\xrightarrow{d} \mathcal N(0,1)? Припустимо, що n1≠n2n1≠n2n_1\neq n_2 .

17 distributions  sampling  bernoulli-distribution 

Я б хотів генерувати зразки з блакитної області, визначеної тут: Наївним рішенням є використання відбору проб відхилення в одиничному квадраті, але це забезпечує лише ефективність (~ 21,4%).1−π/41−π/41-\pi/4 Чи є якийсь спосіб я можу зробити вибірку більш ефективно?

17 probability  sampling  monte-carlo  random-generation 

Я викладаю клас введення статистики та переглядав типи вибірки, включаючи систематичну вибірку, де ви відбираєте вибірки кожного kth окремого чи об'єкта. Студент запитав, чи буде відбирати вибірки у кожної людини з певною характеристикою те саме. Наприклад, чи було б вибірки кожної людини з блакитною футболкою досить випадковим і забезпечили б …

17 sampling 

Припустимо, що у нас [ 0 , 1 ] підтримується випадкова величина X , з якої ми можемо робити вибірки. Як ми можемо придумати неупереджену оцінку медіани X ?XX[0,1][0,1]XX Ми, звичайно, можемо генерувати деякі зразки та брати медіану вибірки, але я розумію, що це взагалі не буде об'єктивним. Примітка: це …

16 sampling