Dans la littérature, les termes Randomisation et Permutation sont utilisés de manière interchangeable. Avec de nombreux auteurs déclarant "tests de permutation (alias randomisation)", ou vice versa. Au mieux, je crois que la différence est subtile, et elle réside dans leurs hypothèses sur les...
Disons que j'ai un grand ensemble de valeurs qui se répètent parfois. Je souhaite estimer le nombre total de valeurs uniques dans le grand ensemble.SSS Si je prends un échantillon aléatoire de valeurs et détermine qu'il contient des valeurs uniques , puis-je l'utiliser pour estimer le nombre de...
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test...
Quelle est la différence entre la variance d'échantillon et la variance d'échantillonnage? Ils semblent pareils. N'est-ce
Je remarque dans les méthodes statistiques / machine learning, une distribution est souvent approximée par un gaussien, puis que le gaussien est utilisé pour l'échantillonnage. Ils commencent par calculer les deux premiers moments de la distribution et les utilisent pour estimer et . Ensuite, ils...
Les sondages (par exemple, Gallup) échantillonnent un nombre absurdement bas de personnes par rapport à la taille de la population (par exemple, peut-être mille personnes sur des centaines de millions). Maintenant, pour moi, l'échantillonnage d'une population comme moyen d'estimer les statistiques...
Je recherche le cadre théorique ou la spécialité appropriée pour m'aider à comprendre comment gérer les erreurs du système GPS - en particulier lorsqu'il s'agit d'itinéraires. Fondamentalement, je recherche les exigences sur les données et les algorithmes à utiliser pour pouvoir établir la longueur...
Je cherchais récemment des moyens de rééchantillonner des séries chronologiques, Préserve approximativement l'auto-corrélation des longs processus de mémoire. Préserver le domaine des observations (par exemple une série temporelle rééchantillonnée d'entiers est toujours une série temporelle...
Je recherche un moyen simple d'échantillonner à partir d'une distribution multivariée de von Mises-Fisher en Python. J'ai regardé dans le module stats dans scipy et le module numpy mais j'ai seulement trouvé la distribution univariée de von Mises. Y a-t-il un code disponible? Je n'ai pas encore...
Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle...
Je suis frappé par un problème apparemment facile, mais je n'ai pas trouvé de solution appropriée depuis plusieurs semaines maintenant. J'ai beaucoup de données de sondages / enquêtes (des dizaines de milliers de répondants, disons 50 000 par ensemble de données), provenant de quelque chose que...
J'ai un échantillon de 100 points qui sont continus et unidimensionnels. J'ai estimé sa densité non paramétrique en utilisant les méthodes du noyau. Comment puis-je tirer des échantillons aléatoires de cette distribution
Je voulais juste vous demander quels sont, selon vous, les meilleurs livres disponibles sur le bootstrap. Par cela, je ne veux pas nécessairement dire celui écrit par ses développeurs. Pourriez-vous s'il vous plaît indiquer quel manuel est selon vous le meilleur pour le bootstrap qui couvre les...
En lisant comment approximer la distribution de la moyenne de l'échantillon, je suis tombé sur la méthode de bootstrap non paramétrique. Apparemment, on peut approximer la distribution de X¯n−μX¯n−μ\bar{X}_n-\mu par la distribution de , où désigne la moyenne de l'échantillon de l'échantillon...
Mon employeur mène actuellement une enquête à l'échelle de l'entreprise sur les attitudes envers le bureau, à savoir Sentiment. Dans le passé, ils ont ouvert l'enquête à tous les domaines de l'entreprise (supposons 10 départements très différents) et à tous les employés en leur sein (supposons 1000...
Si vous ne faites que rééchantillonner à partir de la distribution empirique, pourquoi ne pas simplement étudier la distribution empirique? Par exemple, au lieu d'étudier la variabilité par échantillonnage répété, pourquoi ne pas simplement quantifier la variabilité à partir de la distribution...
J'ai travaillé sur l'échantillonnage d'importance assez étroitement au cours de la dernière année et j'ai quelques questions ouvertes que j'espérais obtenir de l'aide. D'après mon expérience pratique des schémas d'échantillonnage d'importance, ils peuvent occasionnellement produire des estimations...
À partir d'une réponse à une question précédente , j'ai été orienté vers la séquence de Halton, pour créer un ensemble de vecteurs qui couvraient un espace d'échantillonnage uniforme de manière assez uniforme. Mais la page wikipedia mentionne que les nombres premiers supérieurs en particulier sont...
Je suis nouveau dans la science des données et j'ai du mal à trouver des clusters dans un ensemble de données avec 200 000 lignes et 50 colonnes en R. Étant donné que les données ont des variables numériques et nominales, des méthodes comme K-means qui utilise la mesure de distance euclidienne ne...
Lors de l'apprentissage du cours d'échantillonnage, je rencontre les deux énoncés suivants: 1) L'erreur d'échantillonnage entraîne principalement une variabilité, les erreurs de non-échantillonnage entraînent un biais. 2) En raison d'une erreur de non-échantillonnage, un échantillon est souvent...