«sampling» etiketlenmiş sorular

Oradan örnek varyansının standart hatasının olduğunu okudum SEs2= 2 σ4N-- 1------√SEs2=2σ4N--1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} Örnek standart sapmanın standart hatası nedir? Tahmin etmek ve söylemek cazip olurdu ama emin değilim.SEs= SEs2----√SEs=SEs2SE_{s} = \sqrt{SE_{s^2}}

20 sampling  standard-deviation  standard-error 

Gibbs örnekleme ve Metropolis Hastings algoritması hakkında biraz okuma yapıyorum ve birkaç sorum var. Anladığım kadarıyla, Gibbs örneklemesi durumunda, büyük bir çok değişkenli problemimiz varsa, koşullu dağıtımdan örnek alıyoruz, yani bir değişkeni örneklerken, diğerlerini sabit tutarken MH'de tam eklem dağılımından örnek alıyoruz. Belgenin söylediği bir şey, önerilen örneğin Gibbs Sampling'de …

20 bayesian  sampling  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Kovaryans matrisleri (güç spektral yoğunlukları (PSD'ler) ve çapraz güç spektral yoğunlukları (CSD'ler)) göz önüne alındığında bir dizi sabit renkli zaman serisi oluşturmakta sorun yaşıyorum. İki zaman serisi ve , güç spektral yoğunluklarını (PSD'ler) ve çapraz spektral yoğunluklarını (CSD'ler) ve Matlabda fonksiyonları, PSD'ler ve CSDs vb kovaryans matrisi oluşturan: yI(t)yI(t)y_{I}(t)yJ(t)yJ(t)y_{J}(t)psd()csd()C(f)=(PII(f)PJI(f)PIJ(f)PJJ(f)),C(f)=(PII(f)PIJ(f)PJI(f)PJJ(f)), \mathbf{C}(f) …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

Bir yoğunluğuna göre örnek istediğiniz ve kesinlikle olumlu. (Motivasyon: Bu, Gamma yoğunluğunun şekil parametresinin önceden tekdüze olması durumunda Gibbs örneklemesi için yararlı olabilir.)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) cccddd Herkes bu yoğunluktan kolayca nasıl numune alacağını biliyor mu? Belki standarttır ve bilmediğim bir şeydir? Az ya da çok çalışacak aptal …

19 distributions  sampling  gamma-distribution 

Herhangi bir genel örnekleme algoritmasından, bir optimizasyon algoritması türetilebilir. Gerçekten de, fonksiyonunu en üst düzeye çıkarmak için , den örnek çizmek yeterlidir . İçin yeterince küçük, bu numuneler fonksiyonu global maksimum (veya uygulamada yerel maksimum) yakın düşecek .f:x→f(x)f:x→f(x)f: \textbf{x} \rightarrow f(\textbf{x})g∼ef/Tg∼ef/Tg \sim e^{f/T}TTTfff "Örnekleme" ile kastedilen, bir sabite kadar bilinen …

18 sampling  optimization 

Verilen: İle bir sikke bilinmeyen önyargı (Baş).ppp Kesinlikle olumlu bir gerçek .a > 0a>0a > 0 Sorun: yanlılığı ile rastgele bir Bernoulli varyasyonu oluşturun .p apap^{a} Bunu nasıl yapacağını bilen var mı? Örneğin, ne zaman pozitif tam sayıdır, daha sonra bir bozuk parayı çevirebilirsiniz o zaman mesele '0' ise, aksi …

18 sampling 

Gelişmekte olan ülkede kullanılması planlanan bir açık sağlık anketi uygulaması üzerinde çalışıyorum. Temel fikir, anket görüşmelerinin kitlesel kaynaklı olması - mobil cihazlarını kullanarak yaptıkları görüşmelerin form verilerini gönderen örgütlenmemiş gönüllüler tarafından gerçekleştirilmektedir ve her ankete görüşme yerinin GPS verileri eşlik etmektedir. Devlet kurumları tarafından derlenen geleneksel anketler genellikle bazı standart …

18 sampling 

Bilinmeyen popülasyon standart sapması (sd) ile ortalama güven aralığını (CI) hesaplamak için, t dağılımını kullanarak popülasyon standart sapmasını tahmin ediyoruz. Özellikle, CI=X¯±Z95%σX¯CI=X¯±Z95%σX¯CI=\bar{X} \pm Z_{95\% }\sigma_{\bar X} burada σX¯=σn√σX¯=σn\sigma_{\bar X} = \frac{\sigma}{\sqrt n} . Ancak, popülasyonun standart sapması hakkında nokta tahminimiz olmadığından, tahminimizCI=X¯±t95%(se)CI=X¯±t95%(se)CI=\bar{X} \pm t_{95\% }(se)olup, buradase=sn√se=snse = \frac{s}{\sqrt n} Buna …

18 normal-distribution  confidence-interval  sampling  t-distribution 

Ben "rastgele örnek" yanı sıra "iid rastgele değişken" anlamını anlamak zor zamanlar ile karşı karşıya. Birkaç kaynaktan anlam bulmaya çalıştım, ama daha da karıştı. Burada denediğim ve bilmem gerekeni gönderiyorum: Degroot'un Olasılık ve İstatistikleri diyor: Rastgele Örnekler / iid / Örnek Boyutu: Gerçek çizgide pf veya pdf f ile temsil …

18 sampling  terminology  iid 

MCMC'yi bir soruna uygulamaya çalışıyorum, ancak önceliklerim (benim durumumda α∈[0,1],β∈[0,1]α∈[0,1],β∈[0,1]\alpha\in[0,1],\beta\in[0,1] ) bir alanla sınırlı mı? Normal MCMC kullanabilir ve kısıtlı bölgenin dışında kalan örnekleri yok sayabilir miyim (bu durumda [0,1] ^ 2), yani yeni geçiş kısıtlı (kısıtlı) alanın dışına çıktığında geçiş işlevini yeniden kullanabilir miyim?

18 sampling  mcmc  monte-carlo  random-walk 

Arka fon Bilinmeyen bir dağılımı olan bir değişkenim var. 500 örneğim var, ancak varyansın hesaplanabileceği kesinliği göstermek istiyorum, örneğin 500 örneklem boyutunun yeterli olduğunu iddia etmek. Ayrıca % hassasiyetle varyansı tahmin etmek için gerekli minimum örnek boyutunu bilmekle de ilgileniyorum X%X%X\%. Sorular Nasıl hesaplayabilirim örnek büyüklüğü verilen varyans tahminimin kesinliği …

18 estimation  random-variable  variance  sampling  sample-size 

Diyelim ki iki bağımsız Bernoulli rasgele değişken olan B e r ( θ 1 )Ber(θ1)\mathrm{Ber}(\theta_1) ve B e r ( θ 2 ) örneklerine sahibizBer(θ2)\mathrm{Ber}(\theta_2) . Bunu nasıl kanıtlarız ( ˉ X 1 - ˉ X 2 ) - ( θ 1 - θ 2 )√θ 1 ( 1 - …

17 distributions  sampling  bernoulli-distribution 

Burada tanımlanan mavi bölgeden örnekler oluşturmak istiyorum: Saf çözüm, birim karede reddetme örneklemesi kullanmaktır, ancak bu sadece (~% 21.4) verimlilik sağlar.1−π/41−π/41-\pi/4 Daha verimli örneklememin bir yolu var mı?

17 probability  sampling  monte-carlo  random-generation 

Bir giriş istatistik dersi veriyorum ve her kth bireyi veya nesneyi örneklediğiniz sistematik örnekleme de dahil olmak üzere örnekleme türlerini inceliyordum. Bir öğrenci, belirli bir karakteristiği olan herkesi örneklemenin aynı şeyi başaracağını sordu. Örneğin, mavi tişörtlü herkesi örneklemek yeterince rasgele olur ve tüm nüfusun yeterince temsil edilmesini sağlar mı? En …

17 sampling 

Farzedelim ki , üzerinde desteklenen, numune çizebileceğimiz rastgele bir değişkenimiz var . medyanının tarafsız bir tahminini nasıl bulabiliriz ?XXX[0,1][0,1][0,1]XXX Tabii ki, bazı örnekler üretebilir ve örnek medyanını alabiliriz, ancak bunun genel olarak tarafsız olmayacağını anlıyorum. Not: Bu soru son sorumla özdeş değil, aynı değil , bu durumda sadece yaklaşık olarak …

16 sampling