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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Generando muestras aleatorias a partir de una distribución personalizada
Estoy tratando de generar muestras aleatorias de un pdf personalizado usando R. Mi pdf es: 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 Generé muestras uniformes y luego traté de transformarlo en mi distribución personalizada. Hice esto buscando el cdf de mi distribución ( FX(x)FX(x)F_{X}(x) ) y configurándolo en …
16 r  sampling  uniform 
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¿Cuáles son algunas técnicas para muestrear dos variables aleatorias correlacionadas?
¿Cuáles son algunas técnicas para muestrear dos variables aleatorias correlacionadas? si sus distribuciones de probabilidad están parametrizadas (por ejemplo, log-normal) si tienen distribuciones no paramétricas. Los datos son dos series de tiempo para las cuales podemos calcular coeficientes de correlación distintos de cero. Deseamos simular estos datos en el futuro, …
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¿Cuál es la intuición detrás de las muestras intercambiables bajo la hipótesis nula?
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Error de gestión con rutas GPS (marco teórico?)
Estoy buscando el marco teórico apropiado o la especialidad que me ayude a tratar de entender cómo lidiar con los errores que tiene el sistema GPS, especialmente cuando se trata de rutas. Básicamente, estoy buscando los requisitos sobre los datos y cualquier algoritmo que pueda usar para poder establecer la …
14 error  sampling 
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Caret glmnet vs cv.glmnet
Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con caret? Validación cruzada de `glmnet` usando` caret` …
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