通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
转载
2024-05-25 11:57:04
117阅读
1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
转载
2024-08-14 19:00:47
48阅读
学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
原创
2023-01-12 11:12:58
564阅读
遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
转载
2024-05-16 00:00:44
277阅读
###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构
定义基础函数:产生方波,时频转化
定义功能函数:show_sin
定义功能函数:show_rec
定义功能函数:show_trg
转载
2023-08-08 21:06:24
87阅读
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
转载
2024-07-29 19:24:59
43阅读
抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小
转载
2023-08-17 21:42:01
285阅读
抽样平均误差是抽样平均数的标准差，它反映抽样平均数与总体平均数的平均差异程度。1. 重复抽样μx=σn√2. 非重复抽样μx=σ2n⋅(N−nN−1)−−−−−−−−−−−−−√ 显然 N−nN−1<1，因此和重复抽样比较，重复抽样的抽样平均误差更大。
转载
2016-09-10 22:55:00
423阅读
2评论
概率抽样 简单随机抽样 从总体N中一个一个地抽取n个单位作为样本，每个单位的入样概率相等 分层抽样 将总体按照某种特征划分为不同层次，每个层次分别进行随机抽样 整群抽样 抽样单位为一个群组，抽样时，直接抽取群，群组内的所有单位都归为样本 系统抽样 将总体中的所有单位按照一定顺序排序，再按照一定的规则 ...
转载
2021-11-01 08:06:00
614阅读
2评论
学过统计学的同学应该对置信区间都有了解，置信区间又叫估计区间，是从概率来讲某个随机变量可能取的值的范围。那很多时候数据是不符合正态分布，或者是我们不知道样本总体是否符合正态分布，但是我们又需要求取置信区间时，就可以用到我们的今天的主角–在乐字节课堂上教的Bootstrap抽样的方法。Bootstrap是对样本进行有放回的抽样，抽样若干次(一般为1000次)，每次抽样的结果作为一个样本点，抽样100
转载
2023-08-18 13:48:34
582阅读
一、简单随机抽样将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。1、pandas随机抽样
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)局限：
转载
2023-08-30 08:18:55
209阅读
1.简单随机抽样简单随机抽样是按等概率原则直接从总体数据中抽取n个样本，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布的，该方法适用于个体分布均匀的场景。相关代码如下：import numpy as np
import random
data=np.loadtxt('F:\小橙书\chapter3\data3.txt')
data_sample=random.sample(data.tolist(
转载
2023-08-09 17:42:29
226阅读
不用调包也能便捷地划分数据集，用随机抽样sample()函数两行代码可以轻松搞定。 #划分训练集
train_data = data.sample(frac = 0.8, random_state = 0)
#测试集
test_data = data.drop(train_data.index)代码讲解：frac 设置抽样的比例，这里的意思是抽取80%的数据作为训练集；random_st
转载
2023-06-01 16:29:56
156阅读
一、基本了解（一）分层抽样与分层随机抽样1、分层抽样在抽样前，将总体划分成L个互不重复的子总体（层），每个子总体独立地进行抽样。2、分层随机抽样如果每层都是按照简单随机抽样进行抽取，则是分层随机抽样。大多数情况下都是分层随机抽样。3、分层抽样的优点①因为分层抽样估计量的方差只与层内方差有关，与层间方差无关，因此分层抽样估计精度高，抽样效率高；②不仅能对总体指标进行推算，还能对各层指标进行推算；③层
在这个博文中，我将深入探讨 Spark 中的抽样问题，解析该问题的背景、技术原理、架构、源码分析以及扩展讨论，通过这些内容帮助读者更好地理解 Spark 抽样的相关知识。
### 背景描述
随着大数据技术的发展，Spark 成为了大数据处理领域的重要工具之一。在数据处理的过程中，抽样操作常用于分析和统计，对于性能监控和数据探索具有重要意义。近年来，随着数据量的迅猛增长，我们对抽样技术的需求愈加
抽样对比策略和全量对比策略抽样 VS 全量抽样策略主要分为全部比对与抽样比对两种方式，两者各有利弊。全量比对：优点是能够最大程度覆盖到测试环境所有的情况，可以发现抽样测试不能发现的问题。缺点是验证时间与花费精力显著高于抽样比对，对于*乎*移数据的ods层，投入这些测试资源是否有这个必要抽样比对：优点是最经济型的测试方式，对于*乎*移数据的ods 层，抽样比对性价比无疑是最高的。缺点是可能漏情况。P
训练模型第一步要有样本，抽取样本的操作有以下几种方法：bootstrap, boosting, bagging 几种方法的联系Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own bootstraps”，意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下： （1）
转载
2023-12-07 14:26:00
241阅读
需求：1.不放回抽签 2.把名单上的人员都抽取完以后才能开始下一轮 3.每次打分数都累加 4.可以查看前三和后三名使用excel实现：思路就是先拿到名单数据，然后抽签（判断抽出来的人在不在新list中），打分，排序。使用递归调用实现多次抽取。数据样例：import xlrd
import random
import sys
from openpyxl import load_workbook
f
转载
2023-06-26 11:05:50
276阅读
目录一. 分桶抽样：TABLESAMPLE 函数二. 随机抽样：rand()函数三. 按比例抽样四. 分层抽样1. 分层抽一定数量：row_number()2. 分层抽一定比例五. 注意：一. 分桶抽样：TABLESAMPLE 函数说明：TABLESAMPLE 将数据分成多个bucket，抽取其中一个bucket语法：按照colname字段分成bucketNum个桶，抽取其中的第bucketId桶
转载
2023-09-01 15:22:01
176阅读
关键字：Hive数据取样、Hive Sampling、Hive TABLESAMPLE. 在Hive中提供了数据取样（SAMPLING）的功能，用来从Hive表中根据一定的规则进行数据取样，Hive中的数据取样支持分桶表取样和数据块取样。 16.1 数据块取样（Block Sampling）block_sample: TABLESAMPLE (n PERCENT) 根据输入的in
转载
2023-11-29 16:02:37
98阅读
