写在前面总是搞不懂、记不住这些名字好像很厉害的算法思想，这篇文章主要写一下Bootstrap抽样和蒙特卡罗算法思想。一、Bootstrap抽样1、基本思想Bootstrap抽样的基本思想是在全部样本未知的情况下，借助部分样本的有放回多次抽样，构建某个估计的置信区间，抽象地说，通过样本得到的估计并没有榨干样本中的信息，bootstrap利用重采样，把剩余价值发挥在构建置信区间上。2、算法流程对于一个
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2024-01-03 07:12:27
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大数据和以往的信息产出方式相比具有三个明显的特征—数据量大、非结构性和实时性，它创造了一个无限可能的世界。企业正在以史无前例的方式建立和应用大数据解决方案，这些方案不仅能够帮助他们实现收益的最大化，更重要的是他们重新定义了与客户的关系。 企业为何变得如此痴迷？大数据真的和以前大范围数据处理有着如此大的差别么？ &nb
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2023-11-25 21:44:09
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Bootstrap又称自展法，是用小样本估计总体值的一种非参数方法，在进化和生态学研究应用十分广泛。例如进化树分化节点的自展支持率等。 在进行分析的时候，首先要做的就是，判断随机变量的类型，然后就是判断随机变量的数据服从什么分布。什么分布至关重要，因为它直接决定能不能分析。举例：如果进行方差分析，首先就要求正态分布，如
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2023-06-14 17:26:52
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机器学习、大数据和小样本抽样是现代数据科学领域的重要主题，尤其是在数据获取和处理面临挑战时。将这些技术结合起来有助于从有限的数据中提取有价值的信息。本文将详细描述如何解决这些问题，并以轻松的语气进行整理，以便更容易理解。
## 协议背景
随着技术的发展，机器学习已被广泛应用于各种领域，从图像识别到自然语言处理。然而，获取大量标注数据的难度，使得小样本学习成为一种重要的研究方向。以下是一个概览，
简介：最近工作上有件事情需要抽样计算样本容量，作为一名统计学专业毕业的，对于抽样知识已经完全还给了老师，没办法，只能重新捡起抽样的相关方法论重新学习一遍，在网上搜了很多资料关于样本容量如何计算，也踩过坑，为了防止以后忘了，写了这个做个备忘。一、什么是分层随机抽样分层随机抽样，也称类型随机抽样，是指首先将调查对象的总体单位按照一定的标准分成各种不同的类别(或组)，然后根据各类别(或组)的单位数与总体
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2023-11-06 15:08:13
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在当今大数据时代，一个常被提及的问题是“统计抽样适用大数据分析吗”。对于这个问题，我的答案是肯定的，但需要通过具体的分析和方法来理解其中的细节。
在探讨这个问题之前，我们需要先了解相关的背景。大数据的特征是数据量大、种类多、变化快。随着数据技术的发展，我们需要通过有效的统计方法去挖掘数据的价值，而统计抽样正是应运而生的一种方法。以下是我对相关协议背景的整理。
### 协议背景
在大数据分析中
《黑天鹅》中多次提到大数定律可能会愚弄我们，作为数理统计和概率论中两个经典的理论（中心极限定理和大数定律）之一，为什么遇到黑天鹅事件时就会失效？或者说大数定律在遇到任何的小概率事件时都有可能“失效”，需要谨慎地认识，以防掉入应用中的陷阱。大数定律 大数定律（Law of Large Numbers...
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2015-09-17 05:27:00
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背景抽样检验又称抽样检查，是从一批产品中随机抽取少量产品（样本） 进行检验，据以判断该批产品是否合格的统计方法和理论。它与全面检验不同之处，在于后者需对整批产品逐个进行检验，把其中的不合格品拣出来，而抽样检验则根据样本中的产品的检验结果来推断整批产品的质量。如果推断结果认为该批产品符合预先规定的合格标准，就予以接收；否则就拒收。所以，经过抽样检验认为合格的一批产品中，还可能含有一些不合格品。计数抽
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2024-08-14 22:02:34
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原标题：大数据思维原理,你了解多少?随着大数据的深入人心，很多大数据技术的专家、战略专家、未来学学者等开始提出、解读并丰富大数据思维概念的内涵和外延。总体来说，大数据思维包括全样思维、容错思维和相关思维。那么下面就跟随千锋小编一起来看看大数据思维的具体内容。第一，大数据的全样思维“大数据”与“小数据”的根本区别在于大数据采用全样思维方式，小数据强调抽样。抽样是数据采集、数据存储、数据分析、数据呈现
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2023-12-15 21:29:00
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认识抽样检验 1、抽样检验的定义 抽样检验是从一批产品中随机抽取少量产品（样本）进行检验，据以判断该批产品是否合格的统计方法和理论。根据样本中的产品的检验结果来推断整批产品的质量。如果推断结果认为该批产品符合预先规定的合格标准，就予以接收；否则就拒收。所以，经过抽样检验认为合格的一批产品中，还可能含 ...
一、随机抽样
numpy.random.seed(seed=None)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，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。二、离散型随机变量1.二项分布二项分布可以用于只有一次实验只有两种结果，各结果对应的概率相等的多次实验的概率问题。比如处理猜10次拳
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2023-11-19 11:04:50
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对比python中random.sample()方法可以随机地从指定列表中提取出N个不同的元素，列表的维数没有限制。有文章指出：在实践中发现，当N的值比较大的时候，该方法执行速度很慢。可以用numpy random模块中的choice方法来提升随机提取的效率。（有问题，从该文章看不出来random.sample方法比choice方法慢多少，我自己仿真倒是发现random.sample方法比choi
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2024-02-23 10:40:07
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# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import os import re import xlsxwriter import xlrd from random import randint, sample ####线上作业明细 input1 = r ...
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2021-08-31 15:50:00
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* cd "/Volumes/18210463169/---当 前 需 要 做 的 工 作---/广义倾向得分匹配法 学习 (GPS)"cd "G:\课件\2020年 硕士生计量课程材料\广义倾向得分匹配(GPS)模型\GPS示例代码"*---------------------------------------------------------set more off* 测试使用gpscor
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2024-08-27 16:55:40
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# MySQL 数据抽样指南
在数据分析和处理过程中，抽样是一种非常重要的技术，它帮助我们从庞大的数据集中提取代表性的数据进行分析。接下来，我将为您提供一个详细的流程，教您如何在 MySQL 中实现数据抽样。
## 数据抽样流程
为了清晰表达整个数据抽样的过程，下面是我们的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 选择数据源，确定需要抽样的表 |
原创
2024-09-09 06:44:15
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1 前言直接抽样法、接收-拒绝抽样法、重要性抽样法。2 直接抽样法 假如 $p(x)$ 是要采样的分布。若可以得到 $x$ 的概率密度函数 $p(x)$, 对 $p(x)$ 求积分得到累积分布函数 $F(x)$，显然 $x$ 和 $y$ 是一 一对应的。 先随机抽取 $y$，然后通过求 $F(x)$ 的反函数 $F^{-1}(y)
一个统计学家捞鱼的故事O(∩_∩)O
原创
2021-07-15 17:17:54
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统计学是一个用数学研究现实世界的学科，研究的手段就是搜索、整理、分析、描述数据等手段。你看，跟数据分析师的工作是不是很像啊？统计学家是一个很有意思的职业，早期的统计学家大量的工作都花在了数据搜集和整理上了。比如现在数理统计的奠基人英国数学和统计学家费希尔，长期在农业试验站搞生物实验，其实就是种地去了。他们研究的目标都是很实用的问题。你看很多名词就知道了，什么假设检验、幸存者偏差、遗传算法、期望、生
原创
2021-03-18 20:57:49
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抽样数据的收集和整理收集数据时的误差常用的抽样方法设计调查问卷的原则第一节：数据的收集和整理全面调查与抽样调查是数据收集过程中最常用的2种方法。1.全面调查：就是对调查对象逐个排查。 优点：得到的数据全面，可靠
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2023-12-27 09:24:06
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本文主要是根据MC随机抽样思想，进行已知分布的抽样，对于数据分析有用，主要做如下几个版本C++MATLABC#PYTHONCC++版本的主要代码为 （1）数据部分，概率密度分布const double energy[210]={21.000000, 22.000000, 23.000000, 24.000000, 25.000000, 26.000000, 27.000000, 28.0
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2024-07-29 19:24:59
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