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
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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抽样数据的收集和整理收集数据时的误差常用的抽样方法设计调查问卷的原则第一节：数据的收集和整理全面调查与抽样调查是数据收集过程中最常用的2种方法。1.全面调查：就是对调查对象逐个排查。 优点：得到的数据全面，可靠
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2023-12-27 09:24:06
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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
?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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# 统计量和抽样分布的Python实现
## 一、引言
当我们进行数据分析时，了解统计量和抽样分布的基本概念是非常重要的。统计量是从样本数据计算出来的统计值，比如均值、方差等等，而抽样分布是指不同样本统计量的分布情况。本篇文章将通过Python代码一步步教你如何实现统计量的计算和抽样分布的展示。
## 二、流程概述
以下是实现统计量和抽样分布所需步骤的概览：
| 步骤 | 描述
numpy随机抽样np.random.choice(a, size=None,replace=None, p=None)numpy从一个范围中选择不重复的数字replace = False就好
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2023-06-04 21:49:48
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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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【统计学】6.统计量及其抽样分布6.1 统计量6.2 抽样分布6.3 样本均值的分布与中心极限定理6.4 由正态分布导出的几个重要分布学习目标1.了解统计量及其分布的几个概念2.了解由正态分布导出的几个重要分布3.理解样本均值的分布与中心极限定理4.掌握单样本比例和样本方差的抽样分布6.1 统计量6.1.1 统计量的概念统计量（statistic）设\[X_1,X_2,...,X_n
\]是从总体
其核心思想是在寻找最优解的过程中，不仅考虑当前位置的梯度信息，还考虑之前位置的梯度信息。然后，我们使用小梯度抽样的方法计算出当前位置的低梯度（即考虑之前位置的梯度信息）。最后，我们根据当前位置的低梯度和学习率来更新当前位置，并将当前梯度信息保存下来，以备下一次迭代使用。通过使用前一次迭代的梯度信息和当前梯度信息的加权平均值，我们可以更好地控制梯度信息的变化，从而避免算法陷入局部最优解。这份代码的实现是基于机器学习中的优化算法，其中小梯度抽样是其中一种常见的技术之一。
原创
2023-04-19 17:26:47
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通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
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2024-05-25 11:57:04
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前言本实例采用python3环境，编辑器采用Jupyter Notebook，安装使用方法请参考，本实例中所用到的附件内容放在文末，如果想要自行运行一下代码，可以尝试一下。Jupyter Notebook介绍、安装及使用教程亲和性分析示例终于迎来了第一个数据挖掘的例子，我们拿这个亲和性分析的示例来具体看下数据挖掘到底 是怎么回事。数据挖掘有个常见的应用场景，即顾客在购买一件商品时，商家可以趁机了解
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2024-01-21 05:34:42
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# 如何实现Python样本和标签抽样
作为一名经验丰富的开发者，掌握Python中的样本和标签抽样是非常重要的。在这篇文章中，我将向你展示如何实现这一过程，从流程到具体的代码实现。
## 流程概述
首先，让我们来看一下实现Python样本和标签抽样的整个流程。这个过程可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 加载数据集 |
| 2 | 抽样
原创
2024-05-18 04:51:43
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这是 python 数据分析案例系列的第二篇，主要是聚类分析，实现起来较为简单。在处理实际的数据分析案例时，我们面临的往往是比较复杂的研究对象，如果能把相似的样品(或指标)归成类，处理起来大为方便。聚类分析目的就是把相似的研究对象归成类先贴上总结的聚类分析基本步骤：算法过程如下：1)从N个文档随机选取K个文档作为 质心2)对剩余的每个文档测量其到每个 质心 的距离，并把它归到最近的质心的类3)重新
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2023-10-12 11:50:45
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## 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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1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
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2024-08-14 19:00:47
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