Domande taggate «sampling»

Creare campioni da una popolazione ben specificata usando un metodo probabilistico e / o produrre numeri casuali da una distribuzione specificata. Poiché questo tag è ambiguo, si prega di considerare [sondaggio-campionamento] per il primo e [monte-carlo] o [simulazione] per il secondo. Per domande relative alla creazione di campioni casuali da distribuzioni conosciute, prendere in considerazione l'utilizzo del tag [generazione casuale].

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Attingendo dalla distribuzione di Dirichlet
Diciamo che abbiamo una distribuzione di Dirichlet con parametro vettoriale tridimensionale . Come posso disegnare un campione (un vettore tridimensionale ) da questa distribuzione? Ho bisogno di una (forse) semplice spiegazione.KKKα⃗ =[α1,α2,...,αK]α→=[α1,α2,...,αK]\vec\alpha = [\alpha_1, \alpha_2,...,\alpha_K]KKK
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Spiegazione del fattore di correzione finito
Comprendo che quando il campionamento da una popolazione finita e la nostra dimensione del campione è superiore al 5% della popolazione, abbiamo bisogno di una correzione sulla media e sull'errore standard del campione usando questa formula: FPC=N−nN−1−−−−√FPC=N−nN−1\hspace{10mm} FPC=\sqrt{\frac{N-n}{N-1}} Dove è la dimensione della popolazione e n è la dimensione del …
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Il paradosso dei dati iid (almeno per me)
Per quanto riguarda la mia aggregati (e scarse) conoscenze sulle statistiche permessi, ho capito che se X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n sono variabili casuali, quindi come implica il termine sono indipendenti e identicamente distribuite. La mia preoccupazione qui è l'ex di proprietà di campioni iid, in cui si legge: p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(X_{n}|X_{i_1},X_{i_2},...,X_{i_k}) = p(X_{n}), …
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Perché la distribuzione campionaria della varianza è una distribuzione chi-quadrata?
La dichiarazione La distribuzione campionaria della varianza del campione è una distribuzione chi-quadrato con grado di libertà uguale a n−1n−1n-1 , dove nnn è la dimensione del campione (dato che la variabile casuale di interesse è normalmente distribuita). fonte La mia intuizione In un certo senso ha un senso intuitivo …
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Bootstrapping vs Bayesian Bootstrapping concettualmente?
Ho difficoltà a capire cos'è un processo di bootstrap bayesiano e come ciò differirebbe dal normale bootstrap. E se qualcuno potesse offrire una revisione / confronto intuitivo / concettuale di entrambi, sarebbe fantastico. Facciamo un esempio. Supponiamo di avere un set di dati X che è [1,2,5,7,3]. Se campioniamo con …
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Come proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA?
Dopo aver eseguito l'analisi dei componenti principali (PCA), voglio proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA (ovvero trovare le sue coordinate nel sistema di coordinate PCA). Ho calcolato PCA in linguaggio R utilizzando prcomp. Ora dovrei essere in grado di moltiplicare il mio vettore per la matrice di rotazione PCA. …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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