«sampling» etiketlenmiş sorular

Örnek istatistiğin varyansını tahmin etmenin bir yolu olarak önyüklemeyi öğreniyorum. Temel bir şüphem var. Http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf adresinden alıntı : • Kaç gözlemi tekrar örneklemeliyiz? İyi bir öneri orijinal numune boyutudur. Orijinal örnekteki kadar gözlemi nasıl yeniden örnekleyebiliriz? 100 örnek büyüklüğüm varsa ve ortalamanın varyansını tahmin etmeye çalışıyorum. Toplam 100 numune büyüklüğünden …

9 sampling  bootstrap  resampling 

I istiyorum verimli örnekleri çizmek dan kısıtlama tabi .x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dN(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma)||x||2=1||x||2=1||x||_2 = 1

9 distributions  normal-distribution  sampling  multivariate-normal  importance-sampling 

Bağlam dışı kısa versiyon , CDF ile rastgele bir değişken olsunyyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} Diyelim ki ters CDF yöntemini kullanarak çizimlerini …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

İstatistiklere oldukça yeni başladım (başlangıç ​​seviyesi bir kaç Uni kursu) ve bilinmeyen dağılımlardan örnek almayı merak ediyordum. Özellikle, temeldeki dağıtım hakkında hiçbir fikriniz yoksa, temsili bir örnek alacağınızı "garanti etmenin" bir yolu var mı? Açıklamak için örnek: servetin küresel dağılımını anlamaya çalıştığınızı varsayalım. Herhangi bir birey için, bir şekilde onların …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms 

Ben MCMC kullanarak birbirlerinden özellikle uzak birçok modu olan bir posterior örneklemeye çalışıyorum. Çoğu durumda, bu modlardan sadece birinin aradığım% 95 hpd'yi içerdiği anlaşılıyor. Temperli simulasyona dayalı çözümler uygulamaya çalıştım, ancak uygulamada bir "yakalama menzilinden" diğerine geçmek maliyetli olduğu için tatmin edici sonuçlar vermiyor. Sonuç olarak, farklı başlangıç ​​noktalarından çok …

9 sampling  mcmc  inference  convergence 

Çalışmak için en iyi kitaplardan bazıları nelerdir i) uzamsal bir alanda tek değişkenli ve çok değişkenli değişkenlerin değişkenliği (gerçek, sayım verileri). ii) uzamsal konumlar arasındaki dağılımına bağlı olarak tek veya çok değişkenli bir değişkenin örneklenmesi. (Kısaca mekansal örnekleme)

9 sampling  mathematical-statistics  references  spatial 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Sciencemag.org'da bir makale okurken bu cümle ile karşılaştım . Sonunda, geri kalan veriler istatistiksel olarak anlamlı olmadığı için 12 ülkede sadece 7600 araştırmacının yanıtları dahil edildi. Bu araştırma yapmak için uygun bir yol mu? İstatistiksel olarak anlamlı bulunmadıkları için sonuçları hariç tutmak?

9 statistical-significance  sampling  outliers  theory 

Küçük coğrafi toplamalarda (Avustralya nüfus sayımı toplama bölgeleri) bireysel düzeyde çok değişkenli analiz yapmak istiyorum. Açıkçası, nüfus sayımı gizlilik nedenleriyle bu küçük toplama seviyelerinde mevcut değildir, bu yüzden diğer alternatifleri araştırıyorum. İlgilenilen hemen hemen tüm değişkenler kategoriktir. Elimde iki veri seti var: % 1 nüfus sayımı örneği çok daha yüksek …

9 distributions  sampling  simulation  spatial  census 

Metropolis-Hastings algoritmasını tek tip aday dağılımlarla çalıştırırken, kabul oranlarının% 20 civarında olmasının mantığı nedir? Benim düşüncem şudur: true (veya true'ya yakın) parametre değerleri bulunduğunda, aynı tekdüzen aralıktan yeni bir aday parametre değeri kümesi olasılık fonksiyonunun değerini arttıramaz. Bu nedenle, ne kadar çok yineleme yaparsam, almam gereken kabul oranları o kadar …

9 bayesian  estimation  sampling  mcmc 

"Eğilim Ağırlıklı Örnekleme / RIM" adlı örnekleme yöntemiyle karşılaştım, ancak bu anket yöntemlerinin ne hakkında olduğu hakkında iyi bir fikrim yok. Literatürde hangi referanslar bu konuyu kapsıyor?

9 sampling  weighted-sampling 

Bazılarını giriş seviyesinde, bazı makaleleri ve bazı ders kitaplarını hedefleyelim. R kodu da dahil olmak üzere uygulanan daha yararlıdır. Teşekkürler!

9 sampling  references  survey-weights  survey-sampling 

Bazı düzenlemeler yapıldı ... Bu soru sadece eğlence içindir, bu yüzden eğlenceli değilse lütfen göz ardı etmekten çekinmeyin. Bu siteden zaten çok yardım alıyorum, bu yüzden beni besleyen eli ısırmak istemiyorum. Gerçek bir hayat örneğine dayanıyor ve sadece çok merak ettiğim bir şey. Pazartesi-Cuma günleri esasen rasgele bir temelde eğitim …

9 probability  estimation  sampling 

Düzensiz aralıklı bir XTSzaman serisi ( POSIXctdeğerleri dizin türü olarak) var. Diyelim ki 10 dakikalık aralıklarla örneklenmiş yeni bir zaman serisini nasıl oluşturabilirim, ancak her örnek anı bir yuvarlak zamana hizalanmış olarak (13:00:00, 13:10:00, 13:20:00, ...) . Yeniden örnekleme anı tam olarak orijinal seri değerine düşmezse, bir öncekini almak istiyorum.

9 r  time-series  sampling  unevenly-spaced-time-series 

İki değişkenli bir yoğunluktan simüle etmeye çalıştım p(x,y)p(x,y)p(x,y)Metropolis algoritmalarını R'de kullanıyor ve hiç şansı yoktu. Yoğunluk şu şekilde ifade edilebilir: p(y|x)p(x)p(y|x)p(x)p(y|x)p(x), nerede p(x)p(x)p(x) -Meddala dağılımı p(x)=aqxa−1ba(1+(xb)a)1+qp(x)=aqxa−1ba(1+(xb)a)1+qp(x)=\dfrac{aq x^{a-1}}{b^a (1 + (\frac{x}{b})^a)^{1+q}} parametrelerle aaa, qqq, bbb, ve p(y|x)p(y|x)p(y|x) log-normal ve log-mean xxxve log-sd bir sabit. Numunemin istediğim örnek olup olmadığını test etmek …

9 sampling  monte-carlo  metropolis-hastings