Questions marquées «sampling»

Création d'échantillons à partir d'une population bien spécifiée à l'aide d'une méthode probabiliste et / ou production de nombres aléatoires à partir d'une distribution spécifiée. Cette balise étant ambiguë, veuillez considérer [enquête-échantillonnage] pour les premiers et [monte-carlo] ou [simulation] pour les seconds. Pour toute question concernant la création d'échantillons aléatoires à partir de distributions connues, veuillez envisager d'utiliser la balise [random-generation].

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Théorème central limite pour les médianes d'échantillon
Si je calcule la médiane d'un nombre suffisamment grand d'observations tirées de la même distribution, le théorème limite central énonce-t-il que la distribution des médianes se rapprochera d'une distribution normale? Si j'ai bien compris, cela est vrai avec les moyennes d'un grand nombre d'échantillons, mais est-ce aussi vrai avec les …
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Comment échantillonner à partir d'une distribution normale avec moyenne et variance connues en utilisant un langage de programmation conventionnel?
Je n'ai jamais suivi de cours de statistiques et j'espère donc poser mes questions au bon endroit ici. Supposons que je ne dispose que de deux données décrivant une distribution normale: la moyenne et la variance . Je souhaite utiliser un ordinateur pour échantillonner de manière aléatoire cette distribution, de …
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Stratégies d'enseignement de la distribution d'échantillonnage
La version tl; dr Quelles stratégies réussies utilisez-vous pour enseigner la distribution d'échantillonnage (d'une moyenne d'échantillon, par exemple) au niveau de l'introduction au premier cycle? L'arrière-plan En septembre, j'enseignerai un cours d'introduction aux statistiques pour les étudiants de deuxième année en sciences sociales (principalement les sciences politiques et la sociologie) …
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R: Random Forest lançant NaN / Inf dans l'erreur «appel de fonction étrangère» malgré l'absence de NaN dans l'ensemble de données [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon croisée …
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Que signifie «observations indépendantes»?
J'essaie de comprendre ce que l' hypothèse d'observations indépendantes signifie. Certaines définitions sont: "Deux événements sont indépendants si et seulement si ." ( Dictionnaire des termes statistiques )P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b) "l'occurrence d'un événement ne change pas la probabilité d'un autre" ( Wikipedia ). "l'échantillonnage d'une observation …
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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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