# 重抽样在Python中的应用
## 引言
在数据分析和统计学中，重抽样是一种强大的技术。它允许我们在已有数据的基础上，通过多次抽样来估计参数、检验假设或者评估模型性能。本文将介绍重抽样的基本概念，并展示如何使用Python实现这一方法，特别是引入了流行的库如NumPy和Pandas。
## 什么是重抽样？
重抽样（Resampling）指的是重复从现有数据集中抽取样本，以构建新样本集的
?要点概率统计数学：?Python和R计算和算法实现气象学：
计算和可视化：?全球陆地-海洋平均年平均表面温度：?直方图温度异常，?显示分位数-分位数，?绘制线性趋势线，?绘制温度空间图，?温度空间图的全景图，?一维空间一维时间数据和霍夫莫勒图，?三维空间和一维时间文件及其地图绘制。?ChatGPT生成全球温度。概率统计计算和绘制：?气象变量：?日降水量，?干旱期的概率分布函数和累计分布函数
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.
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2024-05-12 16:22:12
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python随机抽样 Python provides many useful tools for random sampling as well as functions for generating random numbers. Random sampling has applications in statistics where often times a random subset o
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2023-08-30 20:51:49
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# Python分层抽样代码实现
## 1. 介绍
在实际的数据分析和机器学习任务中，我们常常需要处理大规模的数据集。为了使得计算过程更加高效，我们通常会采用分层抽样的方法来对数据进行采样。分层抽样是一种抽样方法，它将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中进行抽样。这样可以保证每个层次在样本中的比例和总体中的比例相同，从而更好地代表总体的特征。本文将介绍如何使用Python实现分层抽样代码。
原创
2023-08-26 07:57:40
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Bootstrap 重抽样是一种常用于统计分析的重抽样方法，通过对样本进行多次抽取以评估统计量的稳定性。这一方法在Python中的实现相对简单而直观，因此我决定将这个过程记录下来，不仅为了自身学习，也是为了他人参考。
## 备份策略
在进行Bootstrap重抽样分析之前，我们需要一套完整的备份策略，以确保数据的安全性和可恢复性。以下是我们的备份流程图和命令代码。
```mermaid
fl
12.2 带有舍选控制的重要抽样法在重要抽样法和标准化重要抽样法的实际应用中，好的试抽样分布很难获得，所以权重\(\{ W_i = f(\boldsymbol X_i)/g(\boldsymbol X_i) \}\)经常会差别很大，使得抽样样本主要集中在少数几个权重最大的样本点上。为此，可以舍弃权重太小的样本点，重新抽样替换这样的样本点,这种方法称为带有舍选控制的重要抽样法。需要预先选定权重的一个
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2023-12-12 15:46:43
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前段时间在做一个挖掘模型时，模型的特征决定了选择的数据是严重有偏的，怎样在这样的数据上进行抽样，得到能比较好地反映真实情况的数据样本是很关键的。自己对统计学仅仅限于大学课程的学习，很少做过实验，在做数据预处理走了一些弯路。下面对数据挖掘中的抽样发表一点浅见。 在数据挖掘的数据预处理
## 不放回抽样：了解Python代码实现及应用
### 引言
不放回抽样是统计学中常用的一种抽样方法。它的基本原理是在抽取样本时，每次抽出的数据都不会再次放回总体中，以保证每个数据只被抽取一次。不放回抽样在实际应用中具有广泛的应用，比如市场调研、质量检测、医学研究等领域。本文将介绍如何使用Python代码实现不放回抽样，并结合实际案例进行说明。
### 不放回抽样的Python代码实现
原创
2023-10-15 13:47:39
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一、PPS相关概念：除了序列参数集SPS之外，H.264中另一重要的参数集合为图像参数集Picture Paramater Set(PPS)。通常情况下，PPS类似于SPS，在H.264的裸码流中单独保存在一个NAL Unit中，PPS NAL Unit的nal_unit_type值为8在封装格式中，PPS通常与SPS一起，保存在视频文件的文件头中。二、1. PPS的结构：在H.264的协议文档中
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2023-11-24 03:40:25
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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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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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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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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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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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###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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拉丁超立方（LHS）适用于样本数量少的情况，主要思想是概率分布的分层，一层一个样本（每层的样本是随机的。当且仅当每一行和每一列只有一个样本时，才能称为拉丁方格。LHS可以在达到相同阈值时将使用更少的样本同时使得计算的复杂程度降低1.拉丁超立方抽样：是一种从多元参数分布中近似随机抽样的方法，属于fe技术，常用于计算机实验或蒙特卡洛积分等。2.在统计抽样中，拉丁方阵是指每行、每列仅包含一个样本的方阵。
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2023-08-04 14:40:50
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# 使用Java实现PPS抽样的指南
在数据科学和统计学中，PPS（Probability Proportional to Size）抽样是一种常用的方法，用于根据单位大小的概率进行抽样。本文将逐步指导你如何在Java中实现PPS抽样，涉及的知识包括步骤解析、代码实现以及相应的注释。
## 流程概述
以下是实现PPS抽样的主要步骤：
| 步骤 | 描述
import random
import numpy as np
#简单随机抽样
data=np.loadtxt("E:/data/book/python_book/chapter3/data3.txt")
# print(type(data))
data_sample=random.sample(list(data),2000)#随机抽取2000个样本
# print(data_sample[:
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2023-06-16 21:06:56
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一、带有随机性的实验常见的带有随机性的一些算法及处理步骤：（1）神经网络当中的初始化权重。（2）聚类算法，例如K-means算法的初试聚类中心；（3）随机森林中牵涉到的数据或特征抽样；（4）随机抽取训练集测试集时，不使用随机种子第一次和第二次随机抽取的数据集会不同；使用随机种子，第一次第二次随机抽取的数据集就会相同。但是问题来了，因为牵涉到随机因素，那么不要说复现别人的结果，那么即使自己对比自己上
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2023-06-24 21:45:47
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