Preguntas etiquetadas con sampling

Crear muestras de una población bien especificada utilizando un método probabilístico y / o produciendo números aleatorios a partir de una distribución especificada. Como esta etiqueta es ambigua, considere [muestreo-encuesta] para el primero y [monte-carlo] o [simulación] para el segundo. Para preguntas relacionadas con la creación de muestras aleatorias a partir de distribuciones conocidas, considere usar la etiqueta [generación aleatoria].

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Estrategias para enseñar la distribución muestral
La versión tl; dr ¿Qué estrategias exitosas empleas para enseñar la distribución de muestreo (de una media muestral, por ejemplo) en un nivel introductorio de pregrado? El fondo En septiembre, enseñaré un curso introductorio de estadística para estudiantes de segundo año de ciencias sociales (principalmente ciencias políticas y sociología) usando …
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R: Bosque aleatorio que arroja NaN / Inf en el error de "llamada de función externa" a pesar de que no hay NaN en el conjunto de datos [cerrado]
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …
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¿Cuál es el nombre de la falacia estadística por la cual los resultados de lanzamientos de monedas anteriores influyen en las creencias sobre lanzamientos de monedas posteriores?
Como todos sabemos, si lanzas una moneda que tiene la misma probabilidad de lanzar caras que de colas, entonces si lanzas la moneda muchas veces, la mitad de las veces obtendrás caras y la otra mitad obtendrás colas. Cuando discutieron esto con un amigo, dijeron que si lanzabas la moneda …
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Calcular la repetibilidad de los efectos de un modelo más antiguo
Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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¿Pueden los grados de libertad ser un número no entero?
Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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