Pytania oznaczone «sample»

12
Jak pobrać wiele próbek 10 z dużej listy, bez ogólnej wymiany

Mam duży zestaw danych (20 000 punktów danych), z których chcę pobrać powtarzane próbki 10 punktów danych. Jednak po wybraniu tych 10 punktów danych chcę, aby nie były ponownie wybierane. Próbowałem użyć tej samplefunkcji, ale wydaje się, że nie ma opcji próbkowania bez zamiany przez wiele wywołań...

r sample
12
testy vs testy?

Próbuję dowiedzieć się dokładnie, jaka jest różnica między -tests i -tests.ztttzzz O ile wiem, do obu klas testów używa się tej samej statystyki testu, coś w rodzaju b^- Cseˆ( b^)b^−Cse^(b^)\frac{\hat{b} - C}{\widehat{\operatorname{se}}(\hat{b})} gdzie to przykładowa statystyka, C to jakaś stała...

hypothesis-testing t-test small-sample
11
Oszacuj wariancję populacji, jeśli znana jest średnia populacji

Wiem, że używamy do oszacowania wariancji populacji. Pamiętam wideo z Khan Academy, w którym podana intuicja była taka, że ​​nasza szacunkowa średnia jest prawdopodobnie nieco mniejsza od rzeczywistej, więc odległości byłyby faktycznie większe, więc dzielimy przez mniej ( zamiast ) aby uzyskać...

variance sample
11
Jaki jest najbardziej odpowiedni sposób na utworzenie zestawu podtrzymującego: aby usunąć niektóre przedmioty lub usunąć niektóre obserwacje z każdego przedmiotu?

Mam zestaw danych z 26 funkcjami i 31000 wierszami. Jest to zbiór danych 38 podmiotów. To jest dla systemu biometrycznego. Więc chcę być w stanie zidentyfikować podmioty. Aby mieć zestaw testowy, wiem, że muszę usunąć niektóre wartości. Więc co lepiej robić i dlaczego? (a) trzymaj 30 osób jako...

machine-learning cross-validation out-of-sample
10
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość

To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction