?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
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 ...
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2021-11-01 08:06:00
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根据需求,我将直接撰写关于“python按照概率抽样”的内容,没有总结和结束语。
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在数据科学和机器学习领域,概率抽样是一种有效的方法,帮助我们从一个较大的数据集中抽取样本。在这个过程中,我们需要用 Python 来实现这一功能。本文将详细讲解如何通过概率抽样来解决问题,并分几个结构做详细说明。
## 背景定位
我在进行数据分析时,遇到了一个需求:要从一个包含数百万条记录的数据集中随
一、概率列表+样本列表 任务描述:我们常常拥有一个概率列表和样本列表,表示每一个样本被选中的概率,并且在概率列表中,概率之和为1。比如,[0.7, 0.2, 0.1]和['钢铁侠', '美国队长', '雷神'],两个列表中的元素一一对应;并且,这两个列表共同表示:'钢铁侠'有0.7的概率被选中,'美国队长'有0.2的概率被选中,'雷神'有0.1
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2024-01-17 06:03:25
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对于n个样本,如何均匀随机的取出m个样本?即n个样本中每个样本都能有m/n的概率被取中。1.简单插入取样 这是最基本,最直观的方法。在一个初始为空的集合中插入1~n的随机整数,知道个数为m个为止。但这个方法有个弱点,就是要插入一个数时,判断集合中是否存在该数,如果其存在,则要继续取样直到取到一个不在原集合中的数,重复取样需要很大的开销,而且越到后来开销越大。2.Floyd取
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2024-01-12 15:06:37
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一、基本了解(一)从等概率抽样说起1、等概率抽样的特点总体中每个单元地位都相等,在抽样时对每个单元更是采取不偏不倚的态度。每个总体单元都以相同概率入样。2、不等概抽样优于等概抽样的举例等概率抽样方法容易设计和解释,但并非总是可行的,有时候,不等概率更有效率,尤其是抽样单元规模差异很大时。比如,①对船舶运输量进行调查,作为抽样单元的船舶,有的是从事远洋运输的万吨巨轮,更多的是从事内河河网运输的百吨或
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2024-01-22 20:09:28
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1、易混淆操作本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。1.1 有放回随机采样和无放回随机采样import random
random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list,有放回采样
random.sample(seq, k) # 长度为k的list,无放回采样1.2 lambda 函数的参数func = lambda y: x + y #
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2023-10-07 17:44:45
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## Python根据概率密度函数抽样
在概率统计中,概率密度函数(Probability Density Function, PDF)描述了随机变量在不同取值上的概率密度分布。根据概率密度函数进行抽样是很常见的需求,可以用来模拟各种实际情况下的随机事件。本文将介绍如何使用Python根据概率密度函数进行抽样。
### 生成概率密度函数
首先,我们需要生成一个概率密度函数。这里以正态分布为例
原创
2024-06-10 04:33:40
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在Python中进行以不同概率进行抽样是一个常见的需求,尤其是在数据分析、机器学习和算法研究等领域。通过合适的工具,我们可以灵活地从数据集中抽取出所需的数据样本,从而提高决策的有效性。
### 背景定位
在我的开发过程中,面对不同数据量的处理需求,我需要设计一个动态概率抽样系统。这个系统可以根据客户需求及数据分布特点,灵活选择样本。通过这种方式,我们希望在数据采集时减轻后端存储的压力,并能以更
抽样一般分为概率抽样和非概率抽样两大类,本文主要讨论概率抽样。所谓概率抽样,是指按照一定的概率从构成总体的所有单元中随机选择一部分单元进入样本的抽样方法。下面主要介绍简单随机抽样 、分层抽样 、整群抽样 、系统抽样 以及多级抽样这五种概率抽样方法。简单随机抽样 简单随机抽样(simple random sampling ,SRS)是最简单的概率
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2023-10-23 09:29:00
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# Python无放回等概率抽样实现指南
作为一名经验丰富的开发者,我将向您介绍如何在Python中实现无放回等概率抽样。无放回抽样意味着一旦一个元素被选中,它将不会被再次选中。等概率抽样则意味着每个元素被选中的概率是相同的。
## 抽样流程
首先,让我们通过一个流程图来了解整个抽样过程:
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备数据集]
原创
2024-07-24 08:14:11
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抽样分布一、三大抽样分布1.\chi^{2}分布定义设X_{1},X_{2},\cdots,X_{n}为来自总体N(0,1)的简单随机样本,则称统计量X^{2}=X_{1}^{2}+X_{2}^{2}+\cdots+X_{n}^{2}服从于自由度为n的\chi^{2}分布,记作X^{2}\sim\chi^{2}(n)性质\chi^{2}分布的可加性:设X\sim\chi^{2}(m),Y\sim\
原创
2022-10-01 10:11:49
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# R语言中的非概率抽样:探索与应用
在统计学中,抽样是研究群体特征的常用方法。根据抽样方式的不同,抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样。其中,非概率抽样因其方法简单、成本低而被广泛应用于许多实际场景。本文将介绍非概率抽样的基本概念及其在R语言中的实现,并结合代码示例和图形化可视化。
## 非概率抽样简介
非概率抽样是指在抽样过程中个体被选中的机会不相等,研究者根据主观判断或特定标准选择样本
原创
2024-09-04 04:45:02
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# 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
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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首先声明,我是一个菜鸟。一下文章中现出技术误导情况盖不负责今天
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2013-04-27 19:11:00
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【欢迎转发分享,转载请注明出处】很多介绍贝叶斯后验概率的书中都常常使用医学化验为例子,比如一种方法的检出阳性率是多少之类的。 假设有一种检验方法有95%的灵敏度能够识别出一个人是不是吸血鬼vampirism,即Pr(+|vampire) = 0.95,也就是针对一个吸血鬼能够95%的可能性识别出来。当然,它也有误诊的时候,Pr(+|mortal) = 0.01,即对一个正常人,也有1%的可能被诊断
原创
2020-12-29 19:38:58
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离散型概率分布可通过简单的 0-1 区间上的均匀分布获得,假设某离散型概率分布 P=[p1,p2,…,pn](∑pi=1,pi 表示状态为 i 的概率) ,则通过 ρ∼U[0,1] 区间上的均匀分布,采用如下的方式(瓜分 0-1 的区间长度):
0≤ρ<p1 ⇒ 返回状态 1;
p1≤ρ<p1+p2 ⇒ 返回状态 2;
p1+p2≤ρ<p1+p2+p3
…
p1+p2
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2017-04-02 17:54:00
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x表示概率分布,表示每一次抽取10个元素,表示不放回抽样放回抽样。
原创
2024-09-09 16:18:57
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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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