J'ai rencontré cette phrase en lisant un article sur sciencemag.org . Au final, les réponses de seulement 7600 chercheurs dans 12 pays ont été incluses car les données restantes n'étaient pas considérées comme statistiquement significatives. Est-ce une bonne façon de faire de la recherche? Oublier...
Les séquences à faible écart dans un espace réel ( ) semblent être un excellent outil pour échantillonner uniformément un espace échantillon. Pour autant que je sache, ils se généralisent bien à n'importe quel espace réel, si vous utilisez une carte appropriée (par exemple. carte linéaire).[ 0 ,...
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences observées de mes quatre événements (18), je peux calculer...
Je suis en train de répondre à la question Évaluer une seule pièce avec méthode d' échantillonnage importance dans R . Fondamentalement, l'utilisateur doit calculer ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx utiliser la...
Quels sont les meilleurs livres pour étudier i) la variabilité des variables univariées et multivariées (réelles, données de comptage) à travers un domaine spatial. ii) échantillonnage d'une variable univariée ou multivariée en fonction de sa distribution à travers des emplacements spatiaux....
J'essaie d'échantillonner à partir d'un postérieur ayant de nombreux modes particulièrement éloignés les uns des autres en utilisant MCMC. Il semble que dans la plupart des cas, un seul de ces modes contient le 95% hpd que je recherche. J'ai essayé d'implémenter des solutions basées sur la...
Je pose cette question pour des éclaircissements sur les termes entre "distribution nulle" et "distribution d'échantillonnage". Je trouve que lorsque quelqu'un dit distribution nulle , cela signifie en fait la même chose que lorsque d'autres disent distribution d'échantillonnage . Dans cet article...
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec...
Je sais que si vous rééchantillonnez à plusieurs reprises à partir d'un ensemble de données et calculez la moyenne à chaque fois, ces moyennes suivront une distribution normale (par le CLT). Ainsi, vous pouvez calculer un intervalle de confiance sur la moyenne de l'ensemble de données sans faire...
Je prends un cours sur les méthodes de Monte Carlo et nous avons appris la méthode d'échantillonnage par rejet (ou Accept-Reject Sampling) lors de la dernière conférence. Il y a beaucoup de ressources sur le web qui montrent la preuve de cette méthode mais je ne suis pas convaincu avec elles....
Je voudrais effectuer une combinaison de suréchantillonnage et de sous-échantillonnage afin d'équilibrer mon ensemble de données avec environ 4000 clients divisés en deux groupes, où l'un des groupes a une proportion d'environ 15%. J'ai examiné SMOTE (
Je suis assez nouveau dans les statistiques (une poignée de cours Uni de niveau débutant) et je me posais des questions sur l'échantillonnage à partir de distributions inconnues. Plus précisément, si vous n'avez aucune idée de la distribution sous-jacente, existe-t-il un moyen de "garantir" que...
La version courte hors contexte Soit une variable aléatoire avec CDF yyyF(⋅)≡{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 >...
Markov Chain Monte Carlo est une méthode basée sur les chaînes de Markov qui nous permet d'obtenir des échantillons (dans un cadre Monte Carlo) à partir de distributions non standard à partir desquelles nous ne pouvons pas prélever directement des échantillons. Ma question est de savoir pourquoi la...
Je voudrais dessiner efficacement des échantillons partir de sous la contrainte que .x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dN(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma)||x||2=1||x||2=1||x||_2 =
Je travaille beaucoup avec les modèles de séries temporelles financières, principalement AR (I) MA et Kalman. Un problème auquel je continue de faire face est la fréquence d'échantillonnage. Au départ, je pensais que si on m'offrait la possibilité d'échantillonner plus fréquemment à partir d'un...
Je veux juste vérifier un raisonnement. Si mon échantillon d'origine est de taille et que je l'amorce, alors mon processus de réflexion est le suivant:nnn 1n1n\frac{1}{n} est la chance de toute observation tirée de l'échantillon d'origine. Pour nous assurer que le prochain tirage n'est pas...
Quelqu'un peut-il me dire comment simuler , où , en utilisant un tirage au sort (autant de fois que vous le souhaitez) avec ?a,b∈NP(H)=pB e r n o u l l i ( ab)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right)a , b ∈ Na,b∈Na,b\in \mathbb{N}P( H) = pP(H)=pP(H)=p Je pensais utiliser un...
J'apprends le bootstrap comme moyen d'estimer la variance d'un échantillon statistique. J'ai un doute fondamental. Citant de http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf : • Combien d'observations devons-nous rééchantillonner? Une bonne suggestion est la taille de...
Qui a créé les distributions d'échantillonnage? J'ai regardé partout et j'écris un article, mais jusqu'à présent, tout ce que j'ai pu trouver, c'est la théorie et la définition. S'il vous plaît, aidez-moi à trouver qui, quoi, quand et