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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Dessin de la distribution Dirichlet
Disons que nous avons une distribution de Dirichlet avec le paramètre de vecteur dimension . Comment puis-je tirer un échantillon (un vecteur dimensionnel) de cette distribution? J'ai besoin d'une explication (éventuellement) simple.→ α = [ α 1 , α 2 , . . . , α K ]KKKα⃗ = [ …
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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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Le paradoxe des données iid (du moins pour moi)
En ce qui concerne ma connaissance globale (et rares) sur les permis de statistiques, je compris que si X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n sont des variables aléatoires iid, alors comme le terme l'indique, elles sont indépendantes et identiquement distribuées. Ce qui me préoccupe ici est l'ancienne propriété des échantillons iid, qui se …
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Les échantillons non aléatoires peuvent-ils être analysés à l'aide de tests statistiques standard?
De nombreuses études cliniques sont basées sur des échantillons non aléatoires. Cependant, la plupart des tests standard (par exemple tests t, ANOVA, régression linéaire, régression logistique) sont basés sur l'hypothèse que les échantillons contiennent des "nombres aléatoires". Les résultats sont-ils valables si ces échantillons non aléatoires ont été analysés par …
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Génération de données avec une matrice de covariance d'échantillon donnée
Étant donné une matrice de covariance , comment générer des données telles qu'elles auraient l'échantillon de matrice de covariance ?ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^= ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s Plus généralement: nous sommes souvent intéressés à générer des données à partir d'une densité , avec des données x données à un vecteur de …
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Pourquoi la distribution d'échantillonnage de la variance est-elle une distribution chi carré?
La déclaration La distribution d'échantillonnage de la variance de l'échantillon est une distribution khi carré avec un degré de liberté égal à , où est la taille de l'échantillon (étant donné que la variable aléatoire d'intérêt est normalement distribuée).nn - 1n-1n-1nnn La source Mon intuition Cela a un sens intuitif …
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Quelqu'un peut-il aider à expliquer la différence entre indépendant et aléatoire?
En statistiques, indépendant et aléatoire décrivent-ils les mêmes caractéristiques? Quelle est la différence entre eux? Nous rencontrons souvent la description comme «deux variables aléatoires indépendantes» ou «échantillonnage aléatoire». Je me demande quelle est la différence exacte entre eux. Quelqu'un peut-il expliquer cela et donner des exemples? par exemple un processus …
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Bootstrapping vs Bayesian Bootstrapping conceptuellement?
J'ai du mal à comprendre ce qu'est un processus d'amorçage bayésien et en quoi cela différerait de votre amorçage normal. Et si quelqu'un pouvait proposer un examen intuitif / conceptuel et une comparaison des deux, ce serait formidable. Prenons un exemple. Disons que nous avons un ensemble de données X …
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Comment projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA?
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon vecteur par la matrice de rotation PCA. Les …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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