통계 및 빅 데이터 sampling

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R을 사용하여 사용자 정의 PDF에서 임의의 샘플을 생성하려고합니다. 내 PDF는 다음과 같습니다. 에프엑스( x ) = 32( 1 − x2) , 0 ≤ x ≤ 1에프엑스(엑스)=삼2(1−엑스2),0≤엑스≤1f_{X}(x) = \frac{3}{2} (1-x^2), 0 \le x \le 1 균일 한 샘플을 생성 한 다음이를 사용자 지정 배포로 변환하려고했습니다. 내 분포의 cdf ( )를 찾아 …

16 r sampling uniform

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표본의 표본 추출 분포는 모집단 평균과 어떻게 비슷합니까?

통계를 배우려고 노력하고 있는데, 그것이 제대로 이해되지 않으면 어떤 것들을 배우지 못하게 막는 것이 널리 퍼져 있기 때문입니다. 샘플 수단의 샘플링 분포에 대한이 개념을 이해하는 데 어려움이 있습니다. 일부 책과 사이트에서 설명하는 방식을 이해할 수 없습니다. 나는 이해가 있다고 생각하지만 그것이 정확한지 확실하지 않습니다. 아래는 그것을 이해하려는 시도입니다. 정규 분포를 …

16 distributions normal-distribution sampling normality-assumption

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두 개의 상관 랜덤 변수를 샘플링하는 기술은 무엇입니까?

두 개의 상관 랜덤 변수를 샘플링하는 몇 가지 기술은 무엇입니까? 확률 분포가 매개 변수화 된 경우 (예 : 로그 정규) 비모수 분포가있는 경우 데이터는 0이 아닌 상관 계수를 계산할 수있는 두 개의 시계열입니다. 우리는 과거의 상관 관계와 시계열 CDF가 일정하다고 가정하여 미래에 이러한 데이터를 시뮬레이션하고 싶습니다. 사례 (2)의 경우, 1 …

16 correlation sampling monte-carlo stochastic-processes copula

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귀무 가설 하에서 교환 가능한 샘플의 직관은 무엇입니까?

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

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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랜덤 화 테스트와 순열 테스트의 차이점

문헌에서 랜덤 화와 치환이라는 용어는 서로 바꾸어 사용될 수 있습니다. 많은 저자들이 "순열 (일명 무작위 화) 테스트"라고 말하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 기껏해야 그 차이는 미묘하다고 생각하며, 데이터와 잠재적 결론에 대한 가정에 있습니다. 내 이해가 올바른지 또는 누락 된 더 깊은 차이가 있는지 확인하면됩니다. 순열 테스트는 데이터가 기본 모집단 분포 …

15 hypothesis-testing sampling terminology permutation-test

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무작위 데이터 샘플링에서 고유 한 발생 횟수를 어떻게 추정 할 수 있습니까?

때때로 반복되는 큰 값 세트가 있다고 가정 해 봅시다 . 큰 집합 의 총 고유 값 수를 추정하고 싶습니다 .에스SS 임의의 값 샘플을 가져 고유 값 이 포함되어 판단 하면이 값을 사용하여 큰 집합의 고유 값 수를 추정 할 수 있습니까?T U티TT티유TuT_u

15 estimation sampling

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표본 분산과 표본 분산의 차이는 무엇입니까?

표본 분산과 표본 분산의 차이는 무엇입니까? 그들은 똑같아 보인다. 그렇지 않습니까?

15 sampling variance sample

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분포 모멘트를 사용하여 분포를 샘플링 할 수 있습니까?

통계 / 기계 학습 방법에서 분포는 종종 가우시안에 의해 근사되며 가우시안이 샘플링에 사용됩니다. 분포의 처음 두 모멘트를 계산하는 것으로 시작하여 μμ\mu 및 σ2σ2\sigma^2 를 추정하는 데 사용합니다 . 그런 다음 가우시안에서 샘플링 할 수 있습니다. 내가 계산하는 순간이 많을수록 표본 추출하려는 분포를 근사화 할 수 있어야합니다. 3 모멘트를 계산하면 어떻게됩니까? …

14 probability sampling moments

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Python의 von Mises-Fisher 배포에서 샘플링?

파이썬에서 다변량 von Mises-Fisher 분포 에서 샘플링하는 간단한 방법을 찾고 있습니다. scipy 및 numpy 모듈 의 통계 모듈을 살펴 보았지만 일 변량 폰 미제스 분포 만 찾았습니다. 사용 가능한 코드가 있습니까? 아직 찾지 못했습니다. 분명히 Wood (1994)는 이 링크 에 따라 vMF 배포에서 샘플링하기위한 알고리즘을 설계 했지만 논문을 찾을 수 …

14 distributions sampling python

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부트 스트랩 리샘플링에 가장 권장되는 교과서?

나는 단지 당신의 견해로는 부트 스트랩에 대한 최고의 책을 묻고 싶었습니다. 이것으로 반드시 개발자가 작성한 것을 의미하지는 않습니다. 다음 기준을 충족하는 부트 스트랩에 가장 적합한 교과서를 표시 할 수 있습니까? 적용 가능성, 강점 및 약점, 모델 선택의 중요성을 기술하는 기술에 대한 철학적 / 인식 론적 근거? 구현, 철학적 토대, 바람직하게는 …

14 sampling model-selection bootstrap references resampling

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비모수 추정 분포에서 랜덤 표본을 추출하는 방법은 무엇입니까?

연속적이고 일차원 적 인 100 점의 샘플이 있습니다. 커널 메소드를 사용하여 비모수 밀도를 추정했습니다. 이 추정 분포에서 무작위 표본을 추출하려면 어떻게해야합니까?

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GPS 경로로 오류 관리 (이론적 프레임 워크?)

나는 특히 경로를 다룰 때 GPS 시스템의 오류를 처리하는 방법을 이해하는 데 도움이되는 적절한 이론적 프레임 워크 또는 전문 분야를 찾고 있습니다. 기본적으로, 트레일 길이를 설정하는 데 사용할 데이터 및 알고리즘에 대한 요구 사항을 찾고 있습니다. 대답은 신뢰할 수 있어야합니다. 내 친구는 160km로 청구 된 경주의 경주 책임자 였지만 Garmin은 …

14 error sampling

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캐럿 glmnet vs cv.glmnet

glmnetwithin caret을 사용하여 최적의 람다를 검색 cv.glmnet하고 동일한 작업을 수행하는 것을 비교하는 데 많은 혼란이있는 것 같습니다 . 다음과 같은 많은 질문이 제기되었습니다. 분류 모델 train.glmnet 대 cv.glmnet? 캐럿과 함께 glmnet을 사용하는 올바른 방법은 무엇입니까? `caret`를 사용한 교차 유효성 검사`glmnet` 그러나 질문의 재현 가능성으로 인한 답변이 없습니다. 첫 번째 질문에 …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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통계 (예 : Gallup)에서 통계 샘플링이 작동해야하는 이유는 무엇입니까?

설문 조사 결과 (예 : Gallup)는 인구 규모와 비교하여 터무니없이 적은 수의 사람들을 샘플링합니다 (예 : 수억 명 중 수천 명). 이제 나에게, 모집단 통계량을 추정하기위한 수단으로 모집단을 표본 추출하는 것은 표본이 모집단을 대표 한다고 생각할만한 강력한 이유가있을 때 (또는 다른 표본 의 경우와 마찬가지로 ) 의미가 있습니다. 예를 들어, …

14 sampling sample-size

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부트 스트랩이 유용한 이유는 무엇입니까?

당신이하고있는 모든 것이 경험적 분포로부터 리샘플링하는 것이라면, 왜 경험적 분포를 연구하지 않습니까? 예를 들어 반복 샘플링으로 변동성을 연구하는 대신, 경험적 분포에서 변동성을 정량화하지 않는 이유는 무엇입니까?

13 machine-learning mathematical-statistics sampling bootstrap resampling

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