首页 > TAG信息列表 > 抽样
抽样分布定理——统计学（七）
抽样分布定理可以说是数理统计的基本定理了，因为它奠定了后面参数估计和假设检验的基础，所以掌握好这个定理以及它的证明十分有必要。这里介绍抽样分布定理以外，以及阐述它在后续内容中的重要作用。 一、抽样分布定理 *前提：都是单个总体的样本，样本的数学期望和方差都易求，以此来求总体数据的收集——统计学（二）
统计学的应用领域如人工智能，数据挖掘，数据分析，都离不开数据。 一、统计学的数据类型 按计量尺度可以分为定性数据和定量数据，定性数据就是用非数值来描述的数据，更进一步地，可以细分为分类数据和顺序数据，分类数据就是某一类别的数据，如男和女、优秀良好和及格等。顺序数据就是分类数据《信号与系统》系列 - Ch04 调制与抽样
Ch 04 - 调制与抽样 信号失真 不失真条件 系统对所有子信号的幅度放大或衰减的倍数相同 系统对所有子信号延时相同 相当于满足 \[y(t)=Kx(t-t_0) \\ \Rightarrow Y(\Omega)=KX(\Omega){\rm e}^{-{\rm j}\Omega t_0} \\ \Rightarrow H(\Omega)=K{\rm e}^{-{\rm j}\Omega t_0} \]17 统计量及其抽样分布——统计量与分布
1、统计量的概念 2 次序统计量 3抽样分布 4 正态分布 分布函数 密度函数 正态分布常用音频.mp3压缩方法（Mac端）
.mp3文件其实比较简单，音频的大小仅由：抽样率(Hz)、采样率(kb/s)、声道数。三个参数决定。 目前在线的压缩方式大多缺少声道数的控制，仅能降低抽样率和采样率。本文介绍一种mac端的免费软件可以压缩音频。 直接在应用商店搜索“音频合并与分割”如下： 安装后打开点击设置，输出格数据分析-单因子探索分析
集中趋势：数据聚拢的一种衡量 均值：衡量分布规律的连续值中位数：衡量异常值情况众数：衡量离散值分位数：与上诉三类共同作用 离中趋势：数据离散程度衡量 标准差： σ =蓄水池抽样算法/水塘采样算法
参考：https://blog.csdn.net/weixin_43495317/article/details/103943957https://leetcode-cn.com/problems/linked-list-random-node/solution/xu-shui-chi-chou-yang-suan-fa-by-jackwener/https://www.cnblogs.com/krcys/p/9121487.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/1077939Telecoms System -- 关于part 1 和 part 3的一些关联
感觉前面的一些东西写的有一点乱，导致三个Block没有关联起来 我们来看一下Block3中的 exercise4 用这个题来讲一下整个过程，总之我是这么理解的可能有一点问题 就是从信号输入，抽样，量化，编码，线路码，传入信道整个过程以及相应的计算 An analog signal is to be converted into a PC抽样技术---分层随机抽样
文章目录 简单估计量及其性质分层随机抽样符号 对总体均值的估计总体均值的方差对总体总量的估计总体总量的方差总体比例的估计总体比例的方差 比率估计量及其性质分别比估计总体均值的分别比估计总体均值的分别比估计的方差总体总值的分别比估计 联合比估计总体均值的联合数理统计手写笔记
1基本概念与抽样分布 2参数估计 3假设检验 4方差分析 5回归分析随机——蓄水池抽样算法 &等概率值
package ReservoirSampling import ( "math/rand" "testing" "time" ) /* 蓄水池抽样算法 假设有一个机器(以流的形式输出），它可以源源不断的吐出球， 从1号球开始吐，吐完1号球一定吐2号球，吐完2号球一定吐3号球...吐完n-1号球吐n号球， 你有一个可以装下10个球的袋子。 当前球等可能概型
等可能概型：古典概型和几何概型 一、古典概型 （1）样本空间只有有限个样本点 （2）事件发生的等可能性 事件A发生的概率：P（A）=A所含样本点个数/样本空间样本点个数 需要用到排列组合 （3）常见模型 抽样方式（不放回抽样，有放回抽样） 二、几何概型 几何概型是古典模型的进一步推广，即可能样本点有无概率抽样与非概率抽样
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【Hive】Hive实现数据抽样的三种方法
0、前言 在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。 Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体matlab程序的lte waveform generator的学习
波形的生成： 在reference channel里面选择想要的波形，然后选择双工模式。generate生成波形，观察波形。点击export输出。 波形处理： 生成的波形如果直接用会有很多问题。最好用figure，plot来观察波形。 另外，波形的抽样频率和带宽有关，如果带宽为20M，抽样频率为30720000，如果为10M，抽样Gibbs
1.gibbs简析： gibbs采样需要知道样本中一个属性在其它所有属性下的条件概率，然后利用这个条件概率来分布产生各个属性的样本值。gibbs采样属于随机模拟抽样算法中的一种（一类近似求解的方法）。随机模拟的核心是对一个分布进行抽样，常用的抽样算法包括：1. 接受-拒绝抽样；2）重要蓄水池抽样算法
给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，请问如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出m个不重复的数据。 这个场景强调了3件事： 数据流长度N很大且不可知，所以不能一次性存入内存。 时间复杂度为O(N)。 随机选取m个数，每个数被选中的概率为m/N。matlab中拉丁超立方抽样（逆变换法）
什么是拉丁超立方抽样法？它和蒙特卡罗模拟有什么关系？ 逆变换方法(The Inverse Transform Method)采样 拉丁超立方抽样 拉丁超立方抽样(LHS)是一种从多维分布中生成参数值的近随机样本的统计方法。抽样方法常用于构建计算机实验或进行蒙特卡罗积分。在统计抽样的上下文中，当(且仅当)pandas数据抽样
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import os import re import xlsxwriter import xlrd from random import randint, sample ####线上作业明细 input1 = r"D:\4.AOI类型\AOI作业监控\exportAoiInfoLost_20210805142956.csv" ####输出 out = r"D:\4.AOI类型第一章 绪论
1.1统计学（statistics,数据的科学） 掌握总体和样本的概念与区别传统的数据库技术无法高效处理这些海量数据，那么就需要统计学结合以革命性的新处理模式，比如分布式文件系统GFS、HDFS；并行处理架构MapReduce和分布式数据存储系统Bigtable等。两个部分：描述统计学和推断统计学描述统计学(d古典概型
一、加法原理 二、乘法原理 三、排列 四、古典概型 1、将一枚硬币抛3次 2、 不放回抽样 3、 4、 5、 6、序贯概率比检验Sequential Probability Ratio Test
序贯概率比检验(Sequential probability ratio test，SPRT) 什么是序贯概率比检验 数理统计学的一个分支，其名称源出于亚伯拉罕·瓦尔德在1947年发表的一本同名著作，它研究的对象是所谓“序贯抽样方案”，及如何用这种抽样方案得到的样本去作统计推断。序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规蓄水池抽样
更 问题 1、给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，请问如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出m个不重复的数据 2、在不知道文件行数的情况下，如何在只遍历一遍文件的情况下，随机选取出m行 分析 看到此种问题，我们的第一想法是，把数据流中的数据拓端tecdat|R语言实现k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)分析各市镇的人口
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23038 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 假设我们需要设计一个抽样调查，有一个完整的框架，包含目标人群的信息（识别信息和辅助信息）。如果我们的样本设计是分层的，我们需要选择如何在总体中形成分层，以便从现有的辅助信息中获得最大的优势。 换句话说，我们必拓端tecdat|R语言蒙特卡洛方法：方差分量的Metropolis Hastings（M-H）、吉布斯Gibbs采样比较分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23019 原文出处：拓端数据部落公众号 蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。在贝叶斯推理中，P（x）通常是定义在一组随机变量上的联合后验分布。然而，从这个分布中获得独立样本并不