sampling पर टैग किए गए जवाब

एक संभावित वितरण और / या एक निर्दिष्ट वितरण से यादृच्छिक संख्या का उपयोग करके अच्छी तरह से निर्दिष्ट आबादी से नमूने बनाना। जैसा कि यह टैग अस्पष्ट है, कृपया पूर्व के लिए [सर्वेक्षण-नमूनाकरण] और बाद के लिए [मोंटे-कार्लो] या [सिमुलेशन] पर विचार करें। ज्ञात वितरण से यादृच्छिक नमूने बनाने के बारे में प्रश्नों के लिए, कृपया [यादृच्छिक-पीढ़ी] टैग का उपयोग करने पर विचार करें।

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बूटस्ट्रैप नमूनों का आकार
मैं एक नमूना सांख्यिकीय के विचरण का अनुमान लगाने के साधन के रूप में बूटस्ट्रैपिंग के बारे में सीख रहा हूं। मुझे एक बुनियादी संदेह है। Http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf से उद्धरण : • हमें कितनी टिप्पणियों को फिर से भरना चाहिए? एक अच्छा सुझाव मूल नमूना आकार है। मूल नमूने में हम …
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एक बहुभिन्नरूपी सामान्य वितरण से नमूनों को द्विघात बाधाओं के अधीन करना
मैं चाहते हैं कुशलतापूर्वक नमूने आकर्षित से बाधा है कि के अधीन ।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
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एक मिश्रित वितरण के लिए उलटा सीडीएफ नमूना
संक्षिप्त संदर्भ का लघु संस्करण चलो yyy सीडीएफ के साथ एक यादृच्छिक चर हो F(⋅)≡{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} मान लीजिए कि …
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जब आप वितरण नहीं जानते तो नमूना कैसे लें
मैं आँकड़ों के लिए काफी नया हूँ (शुरुआती स्तर के यूनी पाठ्यक्रमों के एक मुट्ठी भर) और अज्ञात वितरण से नमूने के बारे में सोच रहा था। विशेष रूप से, यदि आपके पास अंतर्निहित वितरण के बारे में कोई विचार नहीं है, तो क्या आपके पास "गारंटी" का कोई तरीका …
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(परस्पर क्रिया) मल्टीमॉडल पोस्टीरियर के लिए एमसीएमसी
मैं विशेष रूप से MCMC का उपयोग करते हुए एक दूसरे से कई मोड में होने के बाद नमूना लेने की कोशिश कर रहा हूं। ऐसा प्रतीत होता है कि ज्यादातर मामलों में, इनमें से केवल एक मोड में 95% एचपीडी होता है जिसकी मुझे तलाश है। मैंने टेम्पर्ड सिमुलेशन …
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स्थानिक आँकड़ों पर सुझाई गई पुस्तकें
अध्ययन के लिए सबसे अच्छी पुस्तकों में से कुछ क्या हैं) एक स्थानिक डोमेन में एकतरफा और बहुभिन्नरूपी चर (वास्तविक, गणना डेटा) की परिवर्तनशीलता। ii) स्थानिक स्थानों पर इसके वितरण के आधार पर एक अविभाज्य या बहुभिन्नरूपी चर का नमूना लेना। (संक्षेप में स्थानिक नमूना)
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मनाया बनाम अपेक्षित घटनाओं की तुलना कैसे करें?
मान लीजिए कि मेरे पास 4 संभावित घटनाओं की आवृत्तियों का एक नमूना है: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 और मुझे होने वाली मेरी घटनाओं की संभावित संभावनाएं हैं: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 मेरी चार …
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 
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क्या कोई शोध से डेटा छोड़ सकता है क्योंकि यह महत्वपूर्ण नहीं है?
मैंने sciencemag.org पर एक लेख पढ़ते हुए इस वाक्य का सामना किया है । अंत में, 12 देशों के सिर्फ 7600 शोधकर्ताओं की प्रतिक्रियाओं को शामिल किया गया क्योंकि शेष डेटा को सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं माना गया था। क्या यह शोध करने का एक उचित तरीका है? परिणामों …
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मैं छोटे क्षेत्रों में बड़े पैमाने पर 1% माइक्रोडेटा नमूने का उपयोग करके छोटे क्षेत्रों के लिए जनगणना माइक्रोडेटा का अनुकरण कैसे कर सकता हूं?
मैं भौगोलिक एकत्रीकरण (ऑस्ट्रेलियाई जनगणना संग्रह जिलों) के छोटे स्तरों पर एक व्यक्तिगत-स्तरीय बहुभिन्नरूपी विश्लेषण करना चाहूंगा। स्पष्ट रूप से, गोपनीयता के इन छोटे स्तरों पर जनगणना गोपनीयता कारणों से उपलब्ध नहीं है इसलिए मैं अन्य विकल्पों की जांच कर रहा हूं। ब्याज के लगभग सभी चर स्पष्ट हैं। मेरे …
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समान उम्मीदवार वितरण के साथ मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स के लिए स्वीकृति दर
समान उम्मीदवार वितरण के साथ मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथम को चलाने पर, स्वीकृति दर लगभग 20% होने का औचित्य क्या है? मेरी सोच यह है: एक बार जब सच्चे (या सत्य के करीब) पैरामीटर मानों की खोज की जाती है, तो समान समान अंतराल से उम्मीदवार पैरामीटर मानों का कोई नया सेट …
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प्रॉप्सिटी वेटिंग सैंपलिंग / RIM क्या है?
मैं "प्रॉपर्टीज वेटिंग सैंपलिंग / RIM" नामक सैंपलिंग मेथड में आया हूं, लेकिन मुझे इस बारे में अच्छी जानकारी नहीं है कि ये सर्वे के तरीके क्या हैं। साहित्य में क्या संदर्भ इस विषय को कवर करते हैं?
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सर्वेक्षण नमूना भार पर संदर्भों की सिफारिश करें
कुछ परिचयात्मक स्तर पर, कुछ लेखों और कुछ पाठ्यपुस्तकों के लिए लक्ष्य बनाते हैं। एप्लाइड अधिक सहायक है, जिसमें आर कोड महान है। धन्यवाद!
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क्या मैं इसकी घटना के यादृच्छिक नमूनों के आधार पर किसी घटना की आवृत्ति का अनुमान लगा सकता हूं?
कुछ संपादन किए ... यह सवाल सिर्फ मनोरंजन के लिए है, इसलिए यदि यह मजेदार नहीं है तो कृपया इसे अनदेखा करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें। मुझे इस साइट से पहले से ही बहुत मदद मिल रही है इसलिए मैं उस हाथ को काटना नहीं चाहता जो मुझे खिलाता …
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आर में एक एक्सटीएस समय श्रृंखला को फिर से कैसे नमूना करें?
मेरे पास अनियमित रूप से समयबद्ध XTSश्रृंखला है ( POSIXctसूचकांक प्रकार के मान के साथ )। मैं 10 मिनट के अंतराल पर कहे जाने वाली नई समय श्रृंखला का निर्माण कैसे कर सकता हूं, लेकिन प्रत्येक नमूने के साथ एक गोल समय (13:00:00, 13:10:00, 13:20:00, ...) । यदि एक resampling …
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MCMC का उपयोग करते हुए ज्ञात घनत्व के साथ बीवरिएट वितरण से नमूनाकरण
मैंने आर में मेट्रोपोलिस एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए एक द्विभाजक घनत्व से अनुकरण करने की कोशिश की और कोई भाग्य नहीं था। घनत्व को रूप में व्यक्त किया जा सकता है , जहाँ सिंह-मददल वितरण हैp ( x , y)पी(एक्स,y)p(x,y)p ( y| x)p(x)पी(y|एक्स)पी(एक्स)p(y|x)p(x)पी ( एक्स )पी(एक्स)p(x) p ( x …
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