文章目录说明1、什么是重点抽样法1.1 随机抽样法1.2 重点抽样法2、重点抽样法求积分编程（Matlab） 说明在学习过程中参考了以下文章或书籍：《统计计算》1、什么是重点抽样法要理解重点抽样法得首先了解随机抽样法，因为重点抽样法就是在随机抽样法的基础上优化得到的。1.1 随机抽样法随机抽样法也叫蒙特卡罗方法，简单理解就是采用模拟的方法来逼近真实问题的理论答案。对于求积分的问题而言，随机抽样法
本文属于「算法学习」系列文章之一。之前的【数据结构和算法设计】系列着重于基础的数据结构和算法设计课程的学习，与之不同的是，这一系列主要用来记录对大学课程范围之外的高级算法学习、优化与使用的过程，同时也将归纳总结出简洁明了的算法模板，以便记忆和运用。在本系列学习文章中，为了透彻讲解算法和代码，本人参考了诸多博客、教程、文档、书籍等资料，由于精力有限，恕不能一一列出。 为了方便在PC上运行调试、分享代
随机抽样包含5种：简单随机抽样、系统抽样、分类随机抽样、整群随机抽样和多段随机抽样，下面一一讲解相关定义、例子和适应范围。1. 简单随机抽样1.1 定义：1.2 例子：直抽样法；抽签法或抓阄法,抽样单位全部编上号码,将号码写在底片上搓成团；随机数表法（可保证随机性）；1.3 适应范围2. 系统抽样(等距随机抽样)2.1 定义： 依据一定的抽样距离，从总体中抽取样本。对总体进行编号;确定分段距离，并
Numpy随机抽样随机抽样numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。numpy.random.seed(seed=None) Seed the generator. seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置
Numpy-随机抽样目录一、 随机抽样二、 离散型随机变量2.1 二项分布2.2 泊松分布2.3 超几何分布三、 连续型随机变量3.1 均匀分布3.2 正态分布3.3 指数分布四、 其它随机函数4.1 随机从序列中获取元素4.2 对数据集进行洗牌操作练习题 1. 创建一个形为5×3的二维数组，以包含5到10之间的随机数。一
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2023-09-30 21:51:18
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(文章目录)
什么是简单随机抽样？
简单随机抽样是指从总体中以相同的概率随机选择一定数量的样本单元组成样本的一种方法。它要求每个样本单元被抽中的机会是均等的。每一个样本单元被选中的概率都是1/N，其中N是总体单位的数量。
简单随机抽样的步骤
确定样本大小：根据研究目的和所需的精确度，确定需要抽取的样本数量。
定义总体单位：明确总体范围和单位，确保每个单位都有机会被选中。
选择抽样框架：抽样框架是
思路如下：select vt.user_nick, vt.vidx from ( select user_nick, cast(rand() * 100000 as int) as vidx &nbs
原创
2013-01-10 13:35:31
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# MongoDB 随机抽样：一种高效的数据处理方法
在数据分析和机器学习中，随机抽样是一种常见的技术，用于从大数据集中提取有代表性的样本。在MongoDB中，随机抽样不仅可以提高查询效率，还能在数据量较大时避免内存消耗过大。本文将介绍如何在MongoDB中进行随机抽样，并提供示例代码和图示，以帮助读者更好地理解这一过程。
## 随机抽样的基本概念
随机抽样是指从一个整体中随机选择部分样本进
# Hive 随机抽样
在大数据处理领域中，随机抽样是一项重要的技术，能够通过从大规模数据集中选择一小部分数据进行分析，从而减少计算资源的开销。Hive作为一个数据仓库，也提供了一些方法来实现随机抽样。
## 什么是Hive?
[Hive]( 是建立在Hadoop上的一个数据仓库基础设施，它提供了一种类SQL的查询语言，称为HiveQL，用于分析和处理大规模数据集。Hive将HiveQL查询
原创
2023-08-02 06:33:40
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二项分布numpy.random.binomial(n, p, size=None)
#Draw samples from a binomial distribution.
#表示对一个二项分布进行采样，size表示采样的次数，n表示做了n重伯努利试验，p表示成功的概率，函数的返回值表示n中成功的次数。【例】野外正在进行9（n=9）口石油勘探井的发掘工作，每一口井能够开发出油的概率是0.1（p=
目录随机抽样随机抽样import pandas as pdimport numpy as np# 随机生成100
原创
2022-12-28 15:34:17
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什么是简单随机抽样？ 简单随机抽样也称为单纯随机抽样、纯随机抽样、SRS抽样 ，是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。 简单随机抽样是其它抽样方法的基础,因为它在理论上最容易处理,而且当总体单位数N不太大时,实施起来并不困难。但在实际中,若N相当大时,简单随机抽样就不是很容易办到的。首先它要求有一个包含全部N个单位的抽样框；其次用这种抽样
这里写目录标题随机的二位为数组的创建？（知识点：随机抽样）关于Numpy随机抽样的定义各种分布的了解和认知二项分布泊松分布超几何分布均匀分布正态分布指数分布 随机的二位为数组的创建？（知识点：随机抽样）假设我们要创建一个5X2的二维数组，包含5到9之间的随机数 ，即随机抽样！ 如何创建这样的的二维数组呢，我们以下列程序进行展现：列1 得到一组数据，我们反复运行时，又会得到另一组随机抽样的数据，大
随机抽样numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。
numpy.random.seed(seed=None) 设置生成器。seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时
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2023-09-04 15:38:59
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本篇文章会以简单代码来描述我们在写Python代码时经常会写的一些语法，而没有思考过它们会带来的麻烦(bug)，它们不算是语法错误，只是因为对Python机制的理解不够而导致的问题，文章会提供一些更妥善的写法，但不一定是最好的解决方案，这要具体情况具体分析，有时候不好的写法也是一种需求。引用式变量>>> a = [1, 2, 3]>>> b = a>>
python-随机函数random.sample()可以从指定的序列中，随机的截取指定长度的片断，不作原地修改。random.random()函数是这个模块中最常用的方法了，它会生成一个随机的浮点数，范围是在0.0~1.0之间。random.uniform()正好弥补了上面函数的不足，它可以设定浮点数的范围，一个是上限，一个是下限。random.randint()随机生一个整数int类型，可以指定
# MySQL分层随机抽样
在实际的数据分析和机器学习任务中，通常需要从大规模的数据集中获取一个样本来进行分析和建模。然而，当数据集非常大时，直接从中随机抽样可能会面临性能问题和存储限制。为了解决这个问题，我们可以使用MySQL数据库的分层随机抽样方法。
## 什么是分层随机抽样
分层随机抽样是一种从大规模数据集中获取样本的方法。它的基本思想是将数据集划分为若干个较小的子集，然后在每个子集中
原创
2023-07-27 09:47:53
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随机抽样numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。
numpy.random.seed(seed=None) Seed the generator.seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据
numpy.random.seed()seed() 用于指定随机数生成函数相同的seed生成的随机数相同没
原创
2023-03-08 07:34:14
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# Java随机抽样算法实现方法
## 概述
本文将介绍如何使用Java实现一种随机抽样算法。随机抽样算法可以从一个给定的数据集中随机选择一部分数据，并保持这部分数据在整个数据集中的随机性分布。这种算法在数据分析、机器学习等领域中有很多应用。
## 算法流程
下面是使用Java实现随机抽样算法的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 初始化一个空
原创
2023-08-05 07:23:49
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