Pertanyaan yang diberi tag «sampling»

Saya membaca dari sana bahwa kesalahan standar dari varian sampel adalah SEs2=2σ4N−1−−−−−−√SEs2=2σ4N-1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} Apa kesalahan standar dari standar deviasi sampel? Saya akan tergoda untuk menebak dan mengatakan bahwa tapi saya tidak yakin.SEs= SEs2----√SEs=SEs2SE_{s} = \sqrt{SE_{s^2}}

20 sampling  standard-deviation  standard-error 

Saya baru saja melakukan beberapa bacaan pada Gibbs sampling dan algoritma Metropolis Hastings dan punya beberapa pertanyaan. Seperti yang saya pahami, dalam kasus pengambilan sampel Gibbs, jika kita memiliki masalah multivariat yang besar, kita sampel dari distribusi bersyarat yaitu sampel satu variabel sambil menjaga semua yang lain tetap sedangkan di …

20 bayesian  sampling  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

Saya mengalami masalah dalam menghasilkan serangkaian seri waktu berwarna stasioner, mengingat matriks kovariansnya (densitas spektral daya (PSD)) dan densitas spektral cross-power (CSD)). Saya tahu bahwa, mengingat dua seri waktu yI(t)ysaya(t)y_{I}(t) dan yJ(t)yJ(t)y_{J}(t) , saya dapat memperkirakan kepadatan spektral daya (PSD) dan kepadatan spektral silang (CSD) menggunakan banyak rutinitas yang tersedia …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

Saya ingin sampel sesuai dengan kepadatan f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) manadanbenar-benar positif. (Motivasi: Ini bisa berguna untuk pengambilan sampel Gibbs ketika parameter bentuk kepadatan Gamma memiliki seragam sebelumnya.)cccddd Adakah yang tahu cara mengambil sampel dari kepadatan ini dengan mudah? Mungkin itu standar dan hanya sesuatu yang tidak saya …

19 distributions  sampling  gamma-distribution 

Dari setiap algoritma pengambilan sampel generik, seseorang dapat memperoleh suatu algoritma optimasi. Memang, untuk memaksimalkan fungsi sewenang-wenang , cukup untuk mengambil sampel dari . Untuk cukup kecil, sampel-sampel ini akan mendekati maksimum global (atau maksimum lokal dalam praktik) dari fungsi .g ∼ e f / T T ff: x → …

18 sampling  optimization 

Diberikan: Koin dengan bias tidak diketahui (Head).ppp A nyata sangat positif .a>0a>0a > 0 Masalah: Hasilkan varian Bernoulli acak dengan bias .papap^{a} Adakah yang tahu bagaimana melakukan ini? Misalnya, ketika adalah bilangan bulat positif, maka seseorang dapat membalik koin itu kali dan melihat apakah semua hasilnya adalah Kepala: jika mereka …

18 sampling 

Saya sedang mengerjakan aplikasi survei kesehatan terbuka, yang rencananya akan digunakan di negara berkembang. Ide dasarnya adalah bahwa wawancara survei adalah crowdsourced - mereka dilakukan oleh sukarelawan yang tidak terorganisir yang mengirimkan data formulir wawancara yang mereka lakukan dengan menggunakan perangkat mobile mereka, dan setiap survei disertai dengan data GPS …

18 sampling 

Untuk menghitung interval kepercayaan (CI) untuk rata-rata dengan deviasi standar populasi yang tidak diketahui (SD) kami memperkirakan deviasi standar populasi dengan menggunakan t-distribusi. Khususnya, mana . Tetapi karena, kami tidak memiliki estimasi titik standar deviasi populasi, kami memperkirakan melalui perkiraan manaCI=X¯±Z95%σX¯CI=X¯±Z95%σX¯CI=\bar{X} \pm Z_{95\% }\sigma_{\bar X}σX¯=σn√σX¯=σn\sigma_{\bar X} = \frac{\sigma}{\sqrt n}CI=X¯±t95%(se)CI=X¯±t95%(se)CI=\bar{X} \pm …

18 normal-distribution  confidence-interval  sampling  t-distribution 

Saya menghadapi kesulitan memahami makna "sampel acak" dan "variabel acak acak". Saya mencoba mencari tahu artinya dari beberapa sumber, tetapi semakin bingung. Saya memposting di sini apa yang saya coba dan ketahui: Probabilitas & Statistik Degroot mengatakan: Sampel Acak / iid / Ukuran Sampel: Pertimbangkan distribusi probabilitas yang diberikan pada …

18 sampling  terminology  iid 

Saya mencoba menerapkan MCMC pada suatu masalah, tetapi prior saya (dalam kasus saya mereka adalah )) dibatasi pada suatu area? Dapatkah saya menggunakan MCMC normal dan mengabaikan sampel yang berada di luar zona terbatas (yang dalam kasus saya [0,1] ^ 2), yaitu menggunakan kembali fungsi transisi ketika transisi baru keluar …

18 sampling  mcmc  monte-carlo  random-walk 

Mari kita asumsikan bahwa kita memiliki sampel dua variabel acak Bernoulli independen, dan .B e r ( θ 2 )Ber(θ1)Ber(θ1)\mathrm{Ber}(\theta_1)Ber(θ2)Ber(θ2)\mathrm{Ber}(\theta_2) Bagaimana kami membuktikan bahwa ?(X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2−−−−−−−−−−−−−−√→dN(0,1)(X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2→dN(0,1)\frac{(\bar X_1-\bar X_2)-(\theta_1-\theta_2)}{\sqrt{\frac{\theta_1(1-\theta_1)}{n_1}+\frac{\theta_2(1-\theta_2)}{n_2}}}\xrightarrow{d} \mathcal N(0,1) Asumsikan .n1≠n2n1≠n2n_1\neq n_2

17 distributions  sampling  bernoulli-distribution 

Saya ingin menghasilkan sampel dari wilayah biru yang didefinisikan di sini: Solusi naif adalah menggunakan sampel penolakan di unit square, tetapi ini hanya memberikan efisiensi (~ 21,4%).1−π/41−π/41-\pi/4 Apakah ada cara agar saya dapat mencicipi lebih efisien?

17 probability  sampling  monte-carlo  random-generation 

Saya mengajar kelas statistik intro dan sedang meninjau jenis-jenis pengambilan sampel, termasuk pengambilan sampel sistematis di mana Anda mencicipi setiap individu atau objek. Seorang siswa bertanya apakah pengambilan sampel setiap orang dengan karakteristik tertentu akan mencapai hal yang sama. Sebagai contoh, akankah pengambilan sampel setiap orang dengan kaus biru cukup …

17 sampling 

Latar Belakang Saya memiliki variabel dengan distribusi yang tidak diketahui. Saya memiliki 500 sampel, tetapi saya ingin menunjukkan ketepatan yang dapat saya gunakan untuk menghitung varians, misalnya untuk menyatakan bahwa ukuran sampel 500 sudah cukup. Saya juga tertarik untuk mengetahui ukuran sampel minimum yang akan diperlukan untuk memperkirakan varians dengan …

17 estimation  random-variable  variance  sampling  sample-size 

Saya mencoba untuk menghasilkan sampel acak dari pdf kustom menggunakan R. Pdf saya adalah: fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1f_{X}(x) = \frac{3}{2} (1-x^2), 0 \le x \le 1 Saya menghasilkan sampel yang seragam dan kemudian mencoba mengubahnya menjadi distribusi khusus saya. Saya melakukan ini dengan menemukan cdf dari distribusi saya ( FX(x)FX(x)F_{X}(x) ) dan mengaturnya …

16 r  sampling  uniform