«sampling» 태그된 질문

샘플 통계의 분산을 추정하는 수단으로 부트 스트랩에 대해 배우고 있습니다. 하나의 기본적인 의심이 있습니다. http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf 에서 인용 : • 몇 번의 관찰을 다시 샘플링해야합니까? 좋은 제안은 원래 샘플 크기입니다. 원래 샘플에서와 같이 많은 관측 값을 어떻게 리샘플링 할 수 있습니까? 표본 크기가 100이고 평균의 분산을 추정하려고합니다. 총 표본 크기 100에서 …

9 sampling  bootstrap  resampling 

효율적으로 샘플 을 그리고 싶습니다x ∈아르 자형디x∈Rdx \in \mathbb{R}^d ...에서 엔( μ , Σ )N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma) 제약 조건에 따라 | | x ||2= 1||x||2=1||x||_2 = 1.

9 distributions  normal-distribution  sampling  multivariate-normal  importance-sampling 

상황에 맞지 않는 짧은 버전 허락하다 yyy CDF와 함께 임의 변수 F(⋅)≡{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 > 0} 내가 무승부를 시뮬레이션하고 싶다고 가정 해 …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

나는 통계 (소수의 초급 Uni 코스)에 익숙하지 않고 알려지지 않은 분포에서 샘플링하는 것에 대해 궁금했습니다. 특히 기본 분포에 대해 잘 모를 경우 대표 표본을 확보 할 수있는 방법이 있습니까? 예를 들어 설명 : 전 세계 부의 분포를 파악하려고한다고 가정하십시오. 주어진 개인에 대해 어떻게 든 그들의 정확한 부를 찾을 수 있습니다. …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms 

MCMC를 사용하여 특히 서로 멀리 떨어진 많은 모드를 가진 후부에서 샘플링하려고합니다. 대부분의 경우 이러한 모드 중 하나에 만 내가 찾고있는 95 % hpd가 포함되어 있습니다. 강화 시뮬레이션을 기반으로 솔루션을 구현하려고 시도했지만 실제로는 "캡처 범위"에서 다른 "캡처 범위"로 전환하는 데 비용이 많이 들기 때문에 만족스러운 결과를 제공하지 못합니다. 결과적으로,보다 효율적인 솔루션은 …

9 sampling  mcmc  inference  convergence 

i) 공부하기에 가장 좋은 책은 무엇입니까? i) 공간 영역에 걸쳐 일 변량 및 다변량 변수 (실수, 카운트 데이터)의 변동성. ii) 공간 위치에 걸친 분포에 기초하여 일 변량 또는 다변량 변수를 샘플링. (간단한 공간 샘플링)

9 sampling  mathematical-statistics  references  spatial 

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

sciencemag.org에 관한 기사 를 읽는 동안이 문장을 만났습니다 . 결국, 남은 데이터가 통계적으로 유의미한 것으로 간주되지 않았기 때문에 12 개국 7600 명의 연구원들의 응답이 포함되었습니다. 이것이 적절한 연구 방법입니까? 통계적으로 유의하지 않은 것으로 간주되어 결과를 남기지 않겠습니까?

9 statistical-significance  sampling  outliers  theory 

소량의 지리적 집계 (호주 인구 조사 수집 지구)에서 개별 수준의 다변량 분석을 수행하고 싶습니다. 개인 정보 보호를 위해 이러한 소집단에서는 인구 조사를 이용할 수 없으므로 다른 대안을 조사하고 있습니다. 관심있는 거의 모든 변수는 범주 형입니다. 처분에 두 개의 데이터 세트가 있습니다. 1 % 센서스 샘플은 훨씬 더 높은 수준의 공간 …

9 distributions  sampling  simulation  spatial  census 

균일 한 후보 분포로 Metropolis-Hastings 알고리즘을 실행할 때 수용 률이 약 20 %라는 근거는 무엇입니까? 내 생각은 : 일단 참 (또는 참에 가깝다) 매개 변수 값이 발견되면 동일한 균일 간격의 새로운 후보 매개 변수 값 집합이 우도 함수의 값을 증가시키지 않을 것입니다. 따라서 반복을 많이할수록 허용 률이 낮아집니다. 이 생각에서 …

9 bayesian  estimation  sampling  mcmc 

"Propensity Weighting Sampling / RIM"이라는 샘플링 방법을 사용했지만 이러한 설문 조사 방법이 무엇인지 잘 모릅니다. 문헌에서 어떤 주제가이 주제를 다루고 있습니까?

9 sampling  weighted-sampling 

입문 수준, 기사 및 교과서 중 일부를 목표로합시다. R 코드를 포함하여 Applied가 더 유용합니다. 감사!

9 sampling  references  survey-weights  survey-sampling 

일부 수정 사항 ... 이 질문은 단지 재미를위한 것이므로 재미 있지 않다면 무시하십시오. 나는 이미이 사이트에서 많은 도움을 얻으므로 나를 먹이는 손을 물고 싶지 않습니다. 실제 사례를 기반으로하며 내가 많이 궁금해 한 것입니다. 월요일부터 금요일까지 무작위로 훈련하기 위해 현지 도조를 방문합니다. 일주일에 두 번 방문한다고 가정 해 봅시다. 즉, 매주 …

9 probability  estimation  sampling 

불규칙한 간격의 XTS시계열이 있습니다 ( POSIXct인덱스 유형 으로 값 사용). 10 분 간격으로 샘플링하지만 각 샘플 모멘트가 둥근 시간 (13:00:00, 13:10:00, 13:20:00, ...)으로 샘플링 된 새 시계열을 어떻게 빌드 할 수 있습니까? . 리샘플링 모멘트가 원래 시리즈 값과 정확히 일치하지 않으면 이전 값을 사용하고 싶습니다.

9 r  time-series  sampling  unevenly-spaced-time-series 

R의 Metropolis 알고리즘을 사용하여 이변 량 밀도 에서 시뮬레이션을 시도했지만 운이 없었습니다. 밀도는 로 표현할 수 있습니다 . 여기서 는 Singh-Maddala 분포입니다p ( x , y)피(엑스,와이)p(x,y)p ( y| x)p(x)피(와이|엑스)피(엑스)p(y|x)p(x)p ( x )피(엑스)p(x) p ( x ) =Q엑스a - 1비ㅏ( 1 + (엑스비)ㅏ)1 + q피(엑스)=ㅏ큐엑스ㅏ−1비ㅏ(1+(엑스비)ㅏ)1+큐p(x)=\dfrac{aq x^{a-1}}{b^a (1 + (\frac{x}{b})^a)^{1+q}} 매개 변수 …

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