Bootstrap又称自展法，是用小样本估计总体值的一种非参数方法，在进化和生态学研究应用十分广泛。例如进化树分化节点的自展支持率等。 在进行分析的时候，首先要做的就是，判断随机变量的类型，然后就是判断随机变量的数据服从什么分布。什么分布至关重要，因为它直接决定能不能分析。举例：如果进行方差分析，首先就要求正态分布，如
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2023-06-14 17:26:52
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写在前面总是搞不懂、记不住这些名字好像很厉害的算法思想，这篇文章主要写一下Bootstrap抽样和蒙特卡罗算法思想。一、Bootstrap抽样1、基本思想Bootstrap抽样的基本思想是在全部样本未知的情况下，借助部分样本的有放回多次抽样，构建某个估计的置信区间，抽象地说，通过样本得到的估计并没有榨干样本中的信息，bootstrap利用重采样，把剩余价值发挥在构建置信区间上。2、算法流程对于一个
背景抽样检验又称抽样检查，是从一批产品中随机抽取少量产品（样本） 进行检验，据以判断该批产品是否合格的统计方法和理论。它与全面检验不同之处，在于后者需对整批产品逐个进行检验，把其中的不合格品拣出来，而抽样检验则根据样本中的产品的检验结果来推断整批产品的质量。如果推断结果认为该批产品符合预先规定的合格标准，就予以接收；否则就拒收。所以，经过抽样检验认为合格的一批产品中，还可能含有一些不合格品。计数抽
一、随机抽样
numpy.random.seed(seed=None)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，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。二、离散型随机变量1.二项分布二项分布可以用于只有一次实验只有两种结果，各结果对应的概率相等的多次实验的概率问题。比如处理猜10次拳
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2023-11-19 11:04:50
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* cd "/Volumes/18210463169/---当 前 需 要 做 的 工 作---/广义倾向得分匹配法 学习 (GPS)"cd "G:\课件\2020年 硕士生计量课程材料\广义倾向得分匹配(GPS)模型\GPS示例代码"*---------------------------------------------------------set more off* 测试使用gpscor
对比python中random.sample()方法可以随机地从指定列表中提取出N个不同的元素，列表的维数没有限制。有文章指出：在实践中发现，当N的值比较大的时候，该方法执行速度很慢。可以用numpy random模块中的choice方法来提升随机提取的效率。（有问题，从该文章看不出来random.sample方法比choice方法慢多少，我自己仿真倒是发现random.sample方法比choi
今天整理了一下使用python进行常用统计检验的命令与说明，具体的关于假设检验、统计量、p值等统计学相关的知识可以参考数据分析之必会统计学1.正态性检验 正态性检验是检验数据是否符合正态分布，也是很多统计建模的必要步骤，在Python中实现正态性检验可以使用W检验(SHAPIRO-WILK TEST)检验原假设：样本服从正态分布结果解释：当p值小于某个显著性水平α(如0.05)时，则认为样本不是来
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
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
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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遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构
定义基础函数:产生方波,时频转化
定义功能函数:show_sin
定义功能函数:show_rec
定义功能函数:show_trg
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2023-08-08 21:06:24
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本文主要是根据MC随机抽样思想，进行已知分布的抽样，对于数据分析有用，主要做如下几个版本C++MATLABC#PYTHONCC++版本的主要代码为 （1）数据部分，概率密度分布const double energy[210]={21.000000, 22.000000, 23.000000, 24.000000, 25.000000, 26.000000, 27.000000, 28.0
抽样平均误差是抽样平均数的标准差，它反映抽样平均数与总体平均数的平均差异程度。1. 重复抽样μx=σn√2. 非重复抽样μx=σ2n⋅(N−nN−1)−−−−−−−−−−−−−√ 显然 N−nN−1<1，因此和重复抽样比较，重复抽样的抽样平均误差更大。
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2016-09-10 22:55:00
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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排序，再按照一定的规则 ...
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2021-11-01 08:06:00
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学过统计学的同学应该对置信区间都有了解，置信区间又叫估计区间，是从概率来讲某个随机变量可能取的值的范围。那很多时候数据是不符合正态分布，或者是我们不知道样本总体是否符合正态分布，但是我们又需要求取置信区间时，就可以用到我们的今天的主角–在乐字节课堂上教的Bootstrap抽样的方法。Bootstrap是对样本进行有放回的抽样，抽样若干次(一般为1000次)，每次抽样的结果作为一个样本点，抽样100
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2023-08-18 13:48:34
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一、简单随机抽样将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。1、pandas随机抽样
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)局限：
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2023-08-30 08:18:55
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1.简单随机抽样简单随机抽样是按等概率原则直接从总体数据中抽取n个样本，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布的，该方法适用于个体分布均匀的场景。相关代码如下：import numpy as np
import random
data=np.loadtxt('F:\小橙书\chapter3\data3.txt')
data_sample=random.sample(data.tolist(
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2023-08-09 17:42:29
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抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小
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2023-08-17 21:42:01
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Bootstrap：在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。当样本来自总体，能以正态分布来描述，其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution)；但当样本来自的总体无法
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2023-10-26 15:33:44
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