statistical-sampling

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    g(x)= 1,0,0≦x≦1のベータ版の受け入れ拒否方法を使用しています。 関数は次のとおりです。 f(x)= 100x^3(1-x)^ 2である。 この密度関数からデータを生成するアルゴリズムを作成します。 k = 1000の繰り返し(n = 1000)でP(0≦X≦0.8)を推定するにはどうすればよいですか? Rでこれをどのように解決できますか? 私が既に持っている: beta.reject

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    私は、C#で多項分布からサンプルする簡単な方法を実装したいと考えました(最初の引数はサンプルしたい整数の配列で、2番目はそれらの整数を選択する確率です)。 これをpythonでnumpyで行うと、結果は意味をなさないことになります。 np.random.choice(np.array([1,2,3,4,5,6]),p=np.array([.624,.23,.08,.04, .02, .006]),

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    共用プロット上のサンプリング分布の平均を通る線に適合したい。このコードは、私が使用しているものと同様のデータセットを作成します。サンプリング分布を作成し、その分布を同じグラフにプロットします。次に、分布の平均を通る線を引く。しかし、私は分布のすべての手段に適合する線が欲しい。私はthis graphic found hereのようなものを考えています。 means<-c(NULL) sampl

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    私は、5つの異なるジャンル(ロック、エレクトロ、ラップ、カントリー、ジャズ)から30秒のサンプルを分類するプロジェクトに取り組んでいます。私のデータセットは、各ジャンルごとに正確に120の600曲から構成されています。この機能は、1曲につき13 mfccの1Dアレイであり、ラベルはジャンルです。 本質的には、30秒のサンプルの各フレームに対して、13個のmfccの各セットの平均をとっています。これ

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    私はプログラミングの経験はほとんどありませんが、私は統計プロジェクトに取り組んでおり、ユニットの包含確率はそのサイズ(PPS)に基づいて不等確率サンプルを生成したいと考えています。 基本的に、私は2つのデータセットがあります。 ds1リスト米国の州と私は ds2は、各状態の人口規模を持つ推定しようとしているパラメータを。 私の質問: 私は、各状態の人口に基づいて包含確率を用いて、第1のデータセット

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    私は2つのクラス(+1、-1)を持つ不均衡なデータセットを持っています。ポジティブはデータセットのわずか7%です。 Desicion Treesを使用して分類したいと考えています。 陽性の同じサイズ 陽性のダブル、トリプルサイズ:私はにネガをダウンサンプリングしようとしています。 これらのすべてについて、私はほとんど同じ精度を得たが、陽性のリコールは最初のサンプル(陽性と同じサイズのネガ)ではるか

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    分布が不均一(高度がピーク)のデータセットが与えられた場合、ほぼ一様分布で新しいデータセットを作成するために再サンプリングしたいと考えています。私のアプローチ: ビンにデータを分割します。 ターゲットビンレベル=すべてのビンの中で、ビンあたりのサンプル数が最小です。 各ビンカウント=ターゲットビンレベルまでサンプルをランダムに削除します。 良い方法はありますか?私たちは、一様分布のために、我々は

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    を見つけていない私は、次のSASコードを持っている:私は、コードを実行すると data vis; input v; datalines; 3169 3173 3162 3154 3139 3145 3160 3172 3175 3205 3203 3209 3208 3211 3214 3215 3209 3203 3185 3187 3192 31

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    私のデータは縦方向です。 VISIT ID VAR1 1 001 ... 1 002 ... 1 003 ... 1 004 ... ... 2 001 ... 2 002 ... 2 003 ... 2 004 ... 最終的な目標は、テストを実行するたびに10%の訪問を選ぶことです。私はproc SURVEYSELECTを使用してSRSを置き換えずに行い、