Perguntas com a marcação «sampling»

Criando amostras de uma população bem especificada usando um método probabilístico e / ou produzindo números aleatórios a partir de uma distribuição especificada. Como essa tag é ambígua, considere [amostragem de pesquisa] para o primeiro e [monte-carlo] ou [simulação] para o último. Para perguntas sobre a criação de amostras aleatórias a partir de distribuições conhecidas, considere usar a tag [geração aleatória].

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Efeitos de amostragem em modelos de séries temporais
Estou trabalhando extensivamente com modelos de séries temporais financeiras, principalmente AR (I) MA e Kalman. Um problema que continuo enfrentando é a frequência de amostragem. Inicialmente, eu pensava que, se fosse oferecida a possibilidade de amostrar com mais frequência a partir de um processo subjacente, eu deveria amostrar com a …
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Os intervalos de confiança se aplicam à amostragem de cotas?
Os institutos de votação franceses estão atualmente enfrentando uma grande crise depois que publicaram recentemente o que só pode ser chamado de pesquisa mais ridícula até agora na corrida de cavalos das eleições presidenciais de 2012. O Senado francês está agora considerando legislar sobre o assunto, forçando os institutos de …
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As seqüências de baixa discrepância funcionam em espaços discretos?
Sequências de baixa discrepância em um espaço real ([0,1]n[0,1]n[0,1]^n) parece ser uma ferramenta realmente excelente para amostrar uniformemente um espaço de amostra. Tanto quanto eu posso dizer, eles generalizam bem para qualquer espaço real, se você usar um mapa apropriado (por exemplo,[0,1]→[a,b][0,1]→[a,b][0,1]\to[a,b] mapa linear). Essas seqüências generalizam para espaços discretos? …
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Como executar SVD para atribuir valores ausentes, um exemplo concreto
Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Encontre distribuição e transforme em distribuição normal
Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 
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