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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Generazione di campioni casuali da una distribuzione personalizzata
Sto cercando di generare campioni casuali da un pdf personalizzato utilizzando R. Il mio pdf è: fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1f_{X}(x) = \frac{3}{2} (1-x^2), 0 \le x \le 1 Ho generato campioni uniformi e poi ho provato a trasformarlo nella mia distribuzione personalizzata. L'ho fatto trovando il cdf della mia distribuzione ( ) e …
16 r  sampling  uniform 
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Quali sono alcune tecniche per campionare due variabili casuali correlate?
Quali sono alcune tecniche per campionare due variabili casuali correlate: se le loro distribuzioni di probabilità sono parametrizzate (ad es. log-normale) se hanno distribuzioni non parametriche. I dati sono due serie temporali per le quali possiamo calcolare coefficienti di correlazione diversi da zero. Desideriamo simulare questi dati in futuro, supponendo …
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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?
I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Gestione degli errori con le rotte GPS (framework teorico?)
Sto cercando il quadro teorico o la specialità appropriata che mi aiuti a capire come affrontare gli errori del sistema GPS, specialmente quando si tratta di rotte. Fondamentalmente, sto cercando i requisiti sui dati e tutti gli algoritmi da utilizzare per poter stabilire la lunghezza di una traccia. La risposta …
14 error  sampling 
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Caret glmnet vs cv.glmnet
Sembra esserci molta confusione nel confronto tra l'uso di glmnetinside caretper cercare un lambda ottimale e l'utilizzo cv.glmnetper fare lo stesso compito. Sono state poste molte domande, ad esempio: Modello di classificazione train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual è il modo corretto di usare glmnet con il cursore? Convalida incrociata di `glmnet` …
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