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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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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概念Bootstrap自助抽样和交叉验证（Cross-Validation）一样也是一种重抽样（resampling）方法，它可以帮助近似得到统计量估计量的分布。 优点 帮助估计统计量估计量的方差①假设有（其中T是分布的函数）的估计量(X1, ... ,Xn)，一般来说，要评价的准确性（accuracy），需要计算其均方误差（MSE ，Mean Squ
数学建模比赛是本科生和研究生阶段最重要的比赛之一，包括全国大学生数学建模竞赛（俗称“国赛”）、美国大学生数学建模竞赛（俗称“美赛”）等等。在这些比赛中取得好成绩，不仅有助于保研、有助于找工作，更重要的是形成科学的思维模式。下面列举了十大算法，在数学建模竞赛中有着无比广泛而重要的应用。 01 蒙特卡罗算法1946 年，美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家 JohnvonNeuma
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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一、什么是抽象类
与java一样，python也有抽象类的概念但是同样需要借助模块实现，抽象类是一个特殊的类，它的特殊之处在于只能被继承，不能被实例化
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2023-05-30 21:09:28
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01案例数据背景某公司对应聘的48人进行多项测试后，对直接表现其特征的14个方面进行了打分，每个单项都采用10分制，得分越高说明当事人在此方面表现越好。试对应聘者做聚类。对应聘者做聚类，在现实中可能有些意义。比如同一类型的应聘者5人，公司仅有2个名额的话，是不是就方便HR在同一类型人中做更小范围的筛选。另外不同类型的应聘者，可以提供不同的工作和培训。02SPSS菜单操作菜单：【分析】→【分类】→【
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2024-01-03 16:05:01
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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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## Java抽样方法
### 引言
在数据分析和统计学中，抽样是一种常用的方法，用于从大量的数据中选择一小部分数据进行分析。在Java中，我们可以使用不同的抽样方法来实现这一目的。本文将介绍一些常见的Java抽样方法，并提供相应的代码示例。
### 简单随机抽样
简单随机抽样是最常见的一种抽样方法，它的原理是从总体中随机选择一部分样本。在Java中，我们可以使用`Random`类来生成随
原创
2023-12-22 09:07:34
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分层抽样的概念抽样时，将总体分成互不交叉的层，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，这种抽样方法叫分层抽样。有几个关键要点总体个体差异明显，每层的差异比较大，层内个体间的差异比较小每层可以抽取多少样本，常见的有以下这些方案
如果根据它在总体中占的比例来抽取，就是等比例抽样也可以对不同的层赋予不同的权重，手动控制各层的抽样规模。对每一层都分配同样
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2023-11-24 16:15:29
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随机抽样，是统计学中常用的一种方法，它可以帮助我们从大量的数据中快速地构建出一组数据分析模型。在 Pandas 中，如果想要对数据集进行随机抽样，需要使用 sample() 函数。sample() 函数的语法格式如下：DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=No
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2024-01-31 09:21:34
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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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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、简单随机抽样简单随机抽样(SRS)是我们经常接触到的抽样方法，比如摸彩或抽奖，或办公室需要有人出公差去送数据时用抽签决定人选。SRS的特色是母群体中的每一个体都有相同的机会被选中进入样本，这是一种最公平且概念上最简单的抽样法，可以直接套用统计学原理去进行估算与推论。关于简单随机抽样，在R中可以使用自带的sample()函数实现，下面是sample()函数的语法及参数意义：sampl
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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抽样步骤定义目标群体：明确调查的全部对象及其范围。定义抽样框：抽样框又称“抽样框架”、“抽样结构”，是指对可以选择作为样本的总体单位列出名册或排序编号，以确定总体的抽样范围和结构。选择抽样方法：确定抽样测算所使用的抽样方法。确定样本数量：确定抽样测算需要的样本数量，样本数越大精确度越高。收集数据：从抽取的样本中收取测算数据。已美国大选民意调查为例仅考虑18岁以上且有资格投票的人。抽样框是每一个选区
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2024-04-05 10:06:35
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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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前言 在Matlab、R或者S-PLUS等软件中做随机数模拟时，经过会遇到set.seed()这个函数。随机数的产生需要有一个随机的种子，因为用计算机产生的随机数是通过递推的方法得来的，必须有一个初始值。用同一台电脑，且在初始值和递推方法相同的情况下，可以产生相同的随机序列。 用计算机产生的是“伪随机数”。用投色子计数的方法产生真正的随机数 , 但电脑若也这样做 , 将会占用大量内存；用噪声发
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2023-07-03 17:36:45
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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
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2024-04-07 15:11:33
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