随机抽样numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。
numpy.random.seed(seed=None) Seed the generator.seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据
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2024-06-28 19:11:44
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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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近期因为在为国家的一个大型调查做抽样工作，前两个阶段每个调查点要抽3个乡镇街道，每个街道要抽2个村居委。按照国家的培训，在SPSS中按照特定的操作流程，采用Simple_systemic（简单系统随机）抽样方法，国家为了避免作弊便于后期核查，需要记录下抽样的种子数，所以按照界面不停点点，一次抽样要折腾上10分钟，然后10个调查点×3个乡镇×2个村居委=60个样本，然后每
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2024-01-03 22:54:25
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一般来说，有3种类型的机器学习算法1.监督学习工作原理：该算法由一个目标/结果变量（或因变量）组成，该变量（或因变量）由给定的一组预测器（自变量）进行预测。使用这些变量集，我们生成映射输入到期望输出的函数。训练过程继续进行，直到模型达到训练数据所需的精度水平。监督学习算法有：回归、决策树、随机森林、KNN、Logistic回归等。2.无监督学习它是如何工作的：在这个算法中，我们没有任何目标或结果变
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2024-08-09 11:18:18
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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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放回不等概率抽样-PPS抽样一、数据描述二、整群抽样1. 抽样（1）调用inclusionprobabilities函数定义每个总体单元的入样概率，第一个参数定义规模变量，第二个参数定义样本容量（2）调用PPS抽样函数“UPmultinomial”,其参数为总体单元的入样概率变量。所得抽样结果s表示总体单元被抽中的次数。（3）提取抽到的样本数据2. 估计（1）目标变量“acres92”的总值估计
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2023-08-18 18:31:53
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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.
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2024-05-12 16:22:12
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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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# 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
# PPS抽样下的入样概率及其在R语言中的应用
## 引言
在统计学中，抽样是一项核心技术，用于从总体中获取代表性样本，以推断总体特征。PPS抽样（即概率比例抽样）是一种常用的抽样方法，特别适用于不同单元的大小或其他特征不均匀的情况。本篇文章将详细介绍PPS抽样的入样概率，并通过R语言提供代码示例，使读者更好地理解这一方法。
## PPS抽样简介
PPS抽样的基本思想是根据每个单位的特征权
在这篇博文中，我们将探讨如何在 R 语言中使用 PPS 拉希里法来解决实际问题。PPS 拉希里法（Probability Proportional to Size）是一种样本选择方法，常用于调查和取样中。我们将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展，深入了解这一方法在 R 语言中的应用。
### 版本对比
在 R 语言对 PPS 拉希里法的实现过程中，不同版本之间的
# PPS抽样下的入样概率：R语言实现
在统计学中，PPS（Probability Proportional to Size）抽样是一种根据单位大小进行概率抽样的方法。该方法是在样本抽取时依据每个单位的大小，确保较大单位的抽取概率更高。本文将指导你使用R语言实现PPS抽样下的入样概率，并详细界定整个过程。
## 整体流程
在开始代码实现之前，我们首先来理清整个流程。这可以分为几个主要步骤，下
# MySQL PPS抽样实现指南
在数据分析和处理领域，PPS (Probability Proportional to Size) 抽样是一种常用的技术，能确保在抽样过程中，较大单位的数据有更高的机会被选中。在这篇文章中，我将为刚入行的小白详细介绍如何在MySQL中实现PPS抽样的方法。
## 流程概述
在开始之前，我们首先需要理解实现PPS抽样的整个流程。以下是主要步骤的汇总：
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置换检验置换检验步骤： （1）与参数方法类似，计算观测数据的t统计量，称为t0； （2）将两组数据放在一个组中； （3）随机分配一半到A处理中，分配一半到B处理中； （4）计算并记录新观测的t统计量； （5）对每一种可能的随机分配重复步骤（3）~（4）； （6）将所有情况下的t统计量按升序排列，这便是基于样本数据的经验分布； （7）如果t0落在经验分布中间95%部分的外
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2024-09-27 09:39:39
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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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# PPS 抽样的 Python 实现指南
在数据科学和统计学中，PPS（概率比例抽样）是一种常用的抽样方法。它使得样本的选择概率与某个特征的比例成正比，适用于大数据集和目标特征数量较大的情况。本文将详细讨论如何在 Python 中实现 PPS 抽样，包括流程、步骤、代码实现和结果可视化。
## PPS 抽样的流程
为了更好地指导你实现 PPS 抽样，我们将整个过程分为以下几个步骤：
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R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析tecdat.cn
贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理，但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。这篇文章将概述这些原则如何扩展到简单的线性回归。在此过程中，我将推导出感兴趣的参数的后验条件分布，呈现用于实现Gibbs采样器的R代码，并呈现所谓的网格点方法。贝叶斯模型假设我们观察到的数据
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2023-09-20 06:39:48
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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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一、什么是Bootstrapping？ 中文翻译也叫“自助法(自举法)”。 类似于给鞋子穿鞋带，把鞋带穿进去在穿出来再穿进去。 举个例子，一个总体有五十人，没有办法直接测量总体的情况，我们就从总体中抽取一些样本，用抽取到的样本去评估总体。 &n
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2024-09-03 17:33:04
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文章目录练习：用程序实现正态分布均值、方差的后验分布抽样。题目背景Gibbs抽样（详细公式推导）Gibbs采样R代码实现
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2023-11-16 22:07:24
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