«sampling» 태그된 질문

샘플 크기가 작고 (예 : N = 100) 두 개의 클래스가 있다고 가정합니다. 머신 러닝을위한 교육, 교차 검증 및 테스트 세트 크기를 어떻게 선택해야합니까? 나는 직관적으로 선택합니다 훈련 세트 크기는 50 교차 검증 세트 크기 25 및 테스트 크기는 25입니다. 그러나 아마도 이것은 다소 의미가 있습니다. 이 값들을 어떻게 결정해야합니까? …

10 machine-learning  sampling  svm  cross-validation  sample-size 

배경 : 저의 조직은 현재 미국 사회 조사 (미국 인구 조사국의 조사 프로젝트)를 기반으로하는 인력 다양성 통계 (예 : 장애인 %, 여성 %, 재향 군인 %)를 해당 그룹의 총 노동력 가용성과 비교합니다. 우리는 노동 인구와는 다른 인구 통계를 가진 매우 구체적인 직업 세트를 가지고 있기 때문에 이것은 부정확 한 벤치 …

10 confidence-interval  sampling  data-transformation  diversity 

평균과 분산이 알려지지 않은 가우시안 분포의 경우 표준 지수 패밀리 형태 의 충분한 통계량 은 입니다. 인 분포가 있습니다 . 여기서 N은 디자인 매개 변수와 같습니다. 이러한 종류의 충분한 통계 벡터에 해당하는 알려진 분포가 있습니까? 이 분포의 표본이 필요하므로 분포에서 정확한 표본을 얻는 것이 중요합니다. 고마워T ( X ) = …

10 normal-distribution  sampling  exponential-family 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

N 개의 샘플링 된 값이 주어지면 "샘플 된 값의 p 번째 Quantile"은 무엇을 의미합니까?

10 sampling 

최적화와 관련된 연구 프로젝트를 진행 중이며 최근이 설정에서 MCMC를 사용할 아이디어가있었습니다. 불행히도, 나는 MCMC 방법에 익숙하지 않아 몇 가지 질문이 있습니다. 먼저 문제를 설명하고 질문을하겠습니다. 우리의 문제는 비용 함수의 기대치 추정 귀결 여기서 인 밀도와 -dimentional 랜덤 변수 .ω = ( ω 1 , ω 2 , . . . …

10 sampling  mcmc  matlab  expected-value 

는 상수로 알려진 다음과 같은 불연속 분포 가 있습니다.α , βα,β\alpha,\beta p ( x ; α , β) =베타 ( α + 1 , β+ x )베타 ( α , β)위한 X = 0 , 1 , 2 , ...p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,… p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)} \;\;\;\;\text{for } x = 0,1,2,\dots …

10 sampling  mcmc  computational-statistics  importance-sampling  rejection-sampling 

나는 실험 연구에 참여하는 것에 대한 심리적 광고를 보는 것이 항상 약간 놀랐습니다. 확실히, 이러한 광고에 응답하는 사람들은 무작위로 표본 추출되지 않으므로 스스로 선택한 인구입니다. 무작위 추출이 자체 선택 문제를 해결하는 것으로 알려져 있기 때문에, 난수 샘플이 아닌 무작위 추출이 실제로 어떤 것이 바뀌 었는지 궁금했습니다. 어떻게 생각해 ? 또한, …

10 sampling  psychology  random-allocation 

Markov Chain Monte Carlo는 Markov 체인을 기반으로하는 방법으로, 샘플을 직접 그릴 수없는 비표준 분포에서 샘플 (Monte Carlo 설정)을 얻을 수 있습니다. 제 질문은 Markov 체인이 Monte Carlo 샘플링에서 "최첨단"인 이유입니다. 다른 질문은 Monte Carlo 샘플링에 사용할 수있는 Markov 체인과 같은 다른 방법이 있습니까? 나는 MCMC가 (a)주기 (periodicity), 동질성 (homogeneity) 및 …

10 sampling  mcmc  monte-carlo  markov-chain  stochastic-approximation 

나는 오늘 누군가와 샘플링에 대해 이야기하고 있었고 특정 법적 사건에서 전화 번호부에서 체계적인 샘플링을 권장하는 매우 존경받는 통계 학자에 대한 이야기를 모호하게 기억합니다. 나는 법정에서 판사와 같은 이야기가 "통계에 대해 잘 모르지만 100 번째 이름마다 샘플링하는 것이 정확하지 않다는 것"과 같이 말하는 것을 기억하고 그는 판사에게 다음과 같이 설명해야했습니다. 그는 …

10 sampling  references  history 

저항 세트 R이 있고 모든 평균이 평균 μ 및 분산 σ로 분포되어 있다고 가정합니다. 다음과 같은 레이아웃의 회로 부분을 고려하십시오. (r) || (r + r) || (r + r + r). 각 부품의 등가 저항은 r, 2r 및 3r입니다. 각 섹션의 분산은 σ2σ2σ^2 , 2σ22σ22σ^2 , 3σ23σ23σ^2 입니다. 전체 회로의 …

10 probability  sampling  variance 

이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

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전체 모집단을 나타내는 표본 집합을 생성하는 통계적 기술은 무엇입니까 (알려진 신뢰 수준)? 또한, 샘플이 전체 데이터 세트에 맞는지 확인하는 방법은 무엇입니까? 전체 데이터 세트를 구문 분석하지 않고도 가능합니까 (수십억 개의 레코드가 될 수 있음)?

10 sampling  sample-size  validation 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

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추론을 확인하고 싶습니다. 원래 샘플의 크기가 이고 부트 스트랩 인 경우 다음과 같이 생각합니다.nnn 1n1n\frac{1}{n} 은 원래 샘플에서 관찰 된 관측치입니다. 다음 추첨이 이전에 샘플링 된 관측치가 아닌지 확인하기 위해 표본 크기를 로 제한합니다 . 따라서이 패턴을 얻습니다.n−1n−1n-1 1n⋅1n−1⋅1n−2⋯1n−(n−1)=1n!.1n⋅1n−1⋅1n−2⋯1n−(n−1)=1n!. \frac{1}{n} \cdot \frac{1}{n-1} \cdot \frac{1}{n-2} \cdots \frac{1}{n-(n-1)} = \frac{1}{n!}. 이 올바른지? …

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