Statistiques et Big Data finite-population

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Explication du facteur de correction fini

Je comprends que lors de l'échantillonnage à partir d'une population finie et que notre taille d'échantillon est supérieure à 5% de la population, nous devons corriger la moyenne et l'erreur standard de l'échantillon à l'aide de cette formule: FPC= N- nN- 1----√FPC=N−nN−1\hspace{10mm} FPC=\sqrt{\frac{N-n}{N-1}} Où est la taille de la population …

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Bootstrap: la question du sur-ajustement

Supposons que l'on effectue le bootstrap dit non paramétrique en tirant échantillons de taille n chacun à partir des n observations originales avec remplacement. Je crois que cette procédure équivaut à estimer la fonction de distribution cumulative par le cdf empirique:BBBnnnnnn http://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_distribution_function puis obtenir les échantillons de bootstrap en simulant …

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Pourquoi envisager un échantillonnage sans remplacement dans une application pratique?

L'échantillonnage avec remplacement a deux avantages par rapport à l'échantillonnage sans remplacement tel que je le vois: 1) Vous n'avez pas à vous soucier de la correction de la population finie. 2) Il est possible que des éléments de la population soient dessinés plusieurs fois - alors vous pouvez recycler …

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Intervalles de confiance lors de l'utilisation du théorème de Bayes

Je calcule des probabilités conditionnelles et des intervalles de confiance à 95% associés. Pour bon nombre de mes cas, j'ai un décompte simple des xsuccès des nessais (à partir d'un tableau de contingence), donc je peux utiliser un intervalle de confiance binomial, tel que celui fourni par binom.confint(x, n, method='exact')dans …

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