«sampling» etiketlenmiş sorular

Olasılıksal bir yöntem kullanarak iyi belirlenmiş bir popülasyondan numune oluşturma ve / veya belirtilen bir dağılımdan rastgele sayılar üretme. Bu etiket belirsiz olduğundan, lütfen eski için [anket örnekleme] ve ikincisi için [monte-carlo] veya [simülasyon] düşünün. Bilinen dağıtımlardan rastgele örnek oluşturma ile ilgili sorular için lütfen [rastgele oluşturma] etiketini kullanmayı düşünün.

4
Scrabble'da bir harf kutusundan bir kelime çizememe olasılığı
Her birinin üzerinde bir harf bulunan taşlı bir çantanız olduğunu varsayalım . Orada 'A' harfi ile fayans 'B' ile, vb, ve 'joker' karolar (Elimizdeki ). Sonlu sözcüklerden oluşan bir sözlüğünüz olduğunu varsayalım. Torbadan değiştirmeden karoları seçersiniz . Seçilen döşemeleri verilen sözlükten sıfır sözcük oluşturma olasılığını nasıl hesaplarsınız (veya tahmin edersiniz) …
8
Bir etkinliğe kaç kişinin katıldığı tahmin edilebilir (örneğin, siyasi bir miting)?
Bugün bana bir öğrenci, “Washington DC'deki Stewart / Colbert“ Sanity Restore için Miting ”gibi büyük bir grup etkinliğine kaç kişinin katıldığını nasıl biliyorlar? Haber bültenleri onbinlerce tahmin rapor ediyor, ancak bu tahminleri almak için hangi yöntemler kullanılıyor ve ne kadar güvenilirler? Görünüşe göre, bir makale park izinlerine dayanarak tahminlerini temel …
2
Dirichlet dağılımından çizim
Diyelim ki -boyutlu vektör parametresi ile bir Dirichlet dağılımımız var . Bu dağılımdan bir numuneyi ( boyutlu bir vektörü) nasıl çizebilirim ? Basit bir açıklamaya ihtiyacım var.KKKα⃗ =[α1,α2,...,αK]α→=[α1,α2,...,αK]\vec\alpha = [\alpha_1, \alpha_2,...,\alpha_K]KKK
1
Sonlu düzeltme faktörünün açıklaması
Sonlu bir popülasyondan örnekleme yapıldığında ve örneklem büyüklüğümüz popülasyonun% 5'inden fazla olduğunda, bu formülü kullanarak örneğin ortalama ve standart hatasını düzeltmemiz gerektiğini anlıyorum: FPC=N−nN−1−−−−√FPC=N−nN−1\hspace{10mm} FPC=\sqrt{\frac{N-n}{N-1}} Burada popülasyon boyutu ve olan n,NNNnnn örnek boyutudur. Bu formül hakkında 3 sorum var: Eşik neden% 5 olarak ayarlandı? Formül nasıl elde edildi? Bu formüle …
2
Kimlik bilgisi paradoksu (en azından benim için)
Toplam (ve çok az) istatistik izinleri hakkındaki bilgim kadarıyla, ise anladım . . . , X, n,X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n terim, birbirinden bağımsız ve özdeş dağıtılır eder sonra da, istatistiksel bağımsız rasgele değişkenlerdir. Benim endişe burada okur iid örneklerin eski tesistir: p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(X_{n}|X_{i_1},X_{i_2},...,X_{i_k}) = p(X_{n}), herhangi bir farklı koleksiyon için ijiji_j 'in …
1
Lojistik regresyon için örnekleme 1 ve 0'ların gerçek oranını yansıtmalı mıdır?
Diyelim ki ağaçlarda yaşayan bazı hayvan türlerinin ağaçların özelliklerine bağlı olarak ortaya çıkma ihtimalini tahmin edebilecek lojistik regresyon modeli oluşturmak istediğimi varsayalım (fe yüksekliği). Her zaman olduğu gibi, zamanım ve param sınırlı, bu yüzden sadece sınırlı bir örneklem büyüklüğü toplayabiliyorum. Aşağıdaki sorularım var: Örneğimdeki 1 ve 0'ların oranı 1'lerin ve …
1
Neden varyansın örnekleme dağılımı ki-kare dağılımı?
İfade Örnek varyans örnek dağılımı serbestlik derecesine sahip olan bir ki-kare dağılımı eşit olan , burada numune boyutu (ilgili rastgele değişken normal dağılım olduğu göz önüne alındığında) 'dir.nn - 1n−1n-1nnn Kaynak Sezgilerim Bana sezgisel olarak mantıklı geliyor 1) çünkü ki-kare testi kare ve 2'nin toplamına benziyor çünkü Ki-kare dağılımı sadece …
5
Regresyonda Dengesiz Veriler için Örnekleme
Sınıflandırma bağlamında dengesiz verilerin ele alınması konusunda iyi sorular var , ancak insanların regresyon için örneklemek için ne yaptığını merak ediyorum. Sorunlu alanın işarete çok duyarlı olduğunu, ancak hedefin büyüklüğüne sadece biraz duyarlı olduğunu varsayalım. Bununla birlikte, büyüklük modelin sınıflandırma değil (pozitif ve negatif sınıflar) regresyon (sürekli hedef) olması gerektiği …
7
Birisi bağımsız ve rastgele arasındaki farkı açıklamaya yardımcı olabilir mi?
İstatistiklerde, bağımsız ve rastgele aynı özellikleri açıklar mı? Aralarındaki fark nedir? Sıklıkla "iki bağımsız rastgele değişken" veya "rastgele örnekleme" gibi bir tanımla karşılaşıyoruz. Aralarındaki farkın ne olduğunu merak ediyorum. Birisi bunu açıklayıp bazı örnekler verebilir mi? Mesela bağımsız değil ama rastgele süreç?
1
Bootstrapping vs Bayesian Bootstrapping kavramsal olarak?
Bayesian Bootstrapping işleminin ne olduğunu ve bunun normal bootstrapping işleminizden ne şekilde farklı olacağını anlamada sorun yaşıyorum. Ve eğer biri sezgisel / kavramsal bir inceleme ve ikisinin karşılaştırmasını sunabilirse, bu harika olurdu. Bir örnek alalım. Diyelim ki [1,2,5,7,3] bir veri kümemiz var. X boyutuna eşit numune boyutları oluşturmak için birçok …
1
ROC eğrilerinin analizi için bir Bayesian metodu icat ettim mi?
önsöz Bu uzun bir yazı. Bunu tekrar okuyorsanız, arka plan materyali aynı kalmasına rağmen, soru bölümünü gözden geçirdiğimi lütfen unutmayın. Ek olarak, soruna bir çözüm geliştirdiğime inanıyorum. Bu çözüm gönderinin altında görünür. Özgün çözümümün (bu yazıdan düzenlenmiş; bu çözüm için düzenleme geçmişine bakın) mutlaka yanlı tahminler ürettiğine işaret ettiği için …
4
PCA alanına yeni bir vektör nasıl yansıtılır?
Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.