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：
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2023-08-30 08:18:55
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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(
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2023-08-09 17:42:29
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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
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2023-08-17 21:42:01
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一、RANSAC理论介绍普通最小二乘是保守派：在现有数据下，如何实现最优。是从一个整体误差最小的角度去考虑，尽量谁也不得罪。RANSAC是改革派：首先假设数据具有某种特性（目的），为了达到目的，适当割舍一些现有的数据。给出最小二乘拟合（红线）、RANSAC（绿线）对于一阶直线、二阶曲线的拟合对比：可以看到RANSAC可以很好的拟合。RANSAC可以理解为一种采样的方式，所以对于多项式拟合、混合高斯
package com.shujia.spark.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo5Sample { def main(args: Ar ...
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2021-07-16 22:12:00
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假如要对一份统计数据进行分析，一般其来源来自于社会调研/普查，所以数据不是总体而是一定程度的抽样。对于抽样数据的分析，就可以结合上篇数据来源本次试验使用kagglehttps://www.kaggle.com/datasets上的公开数据集，可以通过搜索框进行数据集搜索。抽样分布验证读入数据import pandas as pd
import numpy as np
us_income = pd.
抽样方法分为非概率抽样和概率抽样两种，非概率抽样主要按照操作者的主观经验进行判断，本文主要探讨概率抽样。1、简单随机抽样按照等概率原则从总体随机抽取n个样本。适用场景：所有样本个体都是等概率分布（均匀）的。按照适用的场景，随机抽样又分为有放回抽样和无放回的抽样。以下为无放回的抽样案例，得到的是不重复的样本集。#简单随机抽样，整体10000个样本
import random
import numpy
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2023-06-29 15:18:13
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抽样示例操作：
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2017-11-07 19:48:00
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今天介绍一些运算函数，它们的使用很简单，没有什么难度，但是也会用的着。在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample：> x=1:10
> sample(x=x)
[1] 3 5 9 6 10 7 2 1 8
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2023-07-14 21:55:47
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R语言—使用函数sample进行抽样
原创
2021-08-30 13:32:33
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在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample：
> x=1:10
> sample(x=x)
[1] 3 5 9 6 10 7 2 1 8 4
第一行代码表示给x
原创
2021-08-30 14:45:38
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pandas.DataFrame.sample随机抽样
原创
2021-03-20 18:28:04
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# R语言sample进行放回随机抽样
## 目录
- 概述
- 流程图
- 代码实现
- 步骤1：生成数据
- 步骤2：进行放回随机抽样
- 步骤3：计算样本均值
- 结论
## 概述
在统计学和机器学习中，放回随机抽样是一种常用的方法，用于从给定的数据集中生成样本集。R语言中的`sample`函数可以实现这一功能。本文将向你介绍如何使用R语言的`sample`函数进行放回
原创
2023-08-14 03:28:53
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Sample 函数用法：sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)Arguments x - 可以是含有一个或多个元素的向量或只是一个正整数。x的长度为1时，那么便从1：x中抽取样本。size - 非负整数，从总体抽取样本的个数replace - 是否有放回抽样prob - 用于获得要采样的向量元素的概率权重向量。
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2020-02-16 14:00:00
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3.1 随机数的产生 3.1.1 均匀分布随机数 R语言生成均匀分布随机数的函数是runif（） 句法是：runif(n,min=0,max=1) n表示生成的随机数数量，min表示均匀分布的下限，max表示均匀分布的上限；若省略参数min、max,则默认生成[0,1]上的均匀分布随机数。 例1： > runif(5,0,1) # 生成5个[0,1]的均匀
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2023-09-14 14:09:02
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random_shuffle 随机重排[first,last)中的数据，有N!中可能，N=last-first，此算法会产生一种均匀分布，任何特定排列顺序被选中的几率为1/N!，版本二是一种特别的function object，当被引数传进来，传递方式是by reference，而不是by valu
原创
2021-07-08 11:00:35
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Spark-SQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。 与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。当计算结
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
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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
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2023-06-01 16:29:56
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###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
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2023-08-08 21:06:24
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