抽样概率问题

最新推荐文章于 2023-12-10 21:59:43 发布
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博客聚焦抽样概率问题，但具体内容缺失。抽样概率在信息技术领域的数据处理、分析等方面有重要应用，可用于数据采集、建模等环节，帮助获取有代表性的数据样本。

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7篇2章4节：概率抽样和三种非概率抽样的实现
DAT｜R科学与人工智能
02-24 897
抽样方法在统计学研究和数据科学中具有重要的地位，尤其是在医学和生物统计领域。选择合适的抽样方法直接影响研究结果的可靠性和有效性。在实践中，抽样方法通常可以分为两大类：概率抽样和非概率抽样。本文介绍了三种常见的非概率抽样方法：便利抽样、有目的抽样和配额抽样，并通过R语言代码实现了这些方法的应用。
直观理解概率图模型中的采样(sampling)技术
JRRG的博客
05-17 7178
我们都知道，在概率图模型的推断中，精确推断方法通常需要很大的计算开销。因此，在现实应用中近似推断方法更为常用。这类方法一般分为2类：通过使用随机化方法完成近似，比如MCMC(Markov Chain Monte Carlo)；使用确定性近似完成近似推断，比如变分推断。本文主要讨论采样技术，基本思想是直接计算或逼近某个变量的期望往往比推断概率分布更加容易。西瓜书里举了一个非常直观的例子，假定我们的目...
样本抽检概率问题
狒狒空空
03-18 2629
1.问题描述 深度学习通常需要标注海量数据，比如标注1000张图，假设最大允许次品数量为10，检查数据是只抽取25%(250张图)，在此条件假设情况下抽到次品的概率是多少？(0.94453) 2.排列定义 排列的定义：从n个不同元素中，任取m(m≤n,m与n均为自然数)个不同的元素按照一定的顺序排成一列，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列；从n个不同元素中取出m(m≤n个元素的所有排列的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数 排列数-n件产品按顺序抽取m件产品的组合数,从10件商品中抽2件的
概率取样问题
Jack Zhou的专栏
06-07 2026
问题：程序输入两个整数m和n，其中m
概率采样Sampling
bagba的知识分享库
07-01 376
Sampling 核心问题是如何根据一定的分布产生随机变量. 先考虑一个随机变量的例子。 方法一：Function Transformation e.g.1: Given a cumulative distribution function, Fx(x)=∫−∞xp(τ)dτ. F_x(x)=\int_{-\infty}^xp(\tau)d\tau. Fx​(x)=∫−∞x​p(τ)dτ. then we derive a closed form inverse function uuu of F: u:=
概率 & 采样
木筱雪的专栏
05-15 512
Inference and Decision some notation： p(D|\theta) 表示的并不是一个条件概率，这是一个关于\theta的函数； p(x_i|\theat)表示的是一个PDF，这里的\theta是一个定值； 生成模型： 根据P(x|y) 和p(x), 利用贝叶斯求出p(y|x)； 判别模型：直接求出(y|x) 这些模型分为两个步骤： inference:
比较概率抽样和非概率抽样的特点.docx
12-09
概率抽样和非概率抽样是统计学中两种基本的抽样方法。概率抽样遵循随机原则，确保每个单位有已知或可计算的被选概率，如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样。在需要精确估计总体参数和进行推断时，概率抽样...
抽样技术7不等概率抽样.pptx
10-07
在统计学中，不等概率抽样是一种常用的抽样方法，它可以根据总体单元的规模或重要性来确定每个单元的抽样概率。这种方法可以提高抽样策略的统计效率，减少抽样误差。 一、不等概率抽样的必要性 在简单随机抽样中，...
精选资源
matlab_code.rar_Gibbs 抽样算法_MCMC抽样_gibbs抽样matlab_分布 抽样_联合概率分布
09-20
Gibbs抽样是一种在统计学和统计物理学中广泛使用的马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，用于模拟复杂多维概率分布的样本。在给定的"matlab_code.rar"压缩包中，包含了两个关键的MATLAB代码文件——"Gibbs.m"和"MC.m"，...
拉丁超立方抽样与分层随机抽样：多种概率分布数据生成及对比分析案例 精选版
最新发布
08-26
文中不仅解释了这两种方法的基本原理及其优劣，还详细介绍了如何利用MATLAB实现多种概率分布数据的生成、抽样及参数拟合。具体涵盖了正态分布、对数正态分布、伽马分布、威布尔分布、指数分布、瑞利分布和极值分布等...
PPS抽样R语言实现
02-10
PPS抽样是最常用的不等概率抽样方法，此处提供了PPS抽样的R语言实现代码。
按几率抽题算法
萌萌的It人 www.itmmd.com
06-14 1203
按照几率抽取主观题，最大几率1。 1 /// 2 /// 判断是否抽到主观题 3 /// 4 /// 抽到主观题的几率 5 /// 6 public static bool GetProbability(float SubjectiveQuestionProbability)
概率随机问题【2】 取样与概率
彦祖老师
10-19 2786
//************************************ // Method: strrpl // FullName: strrpl // Access: public // Returns: void // Qualifier: 字符串替换函数,能替换所有的要替换的字符串,被替换的字符串和替换的字符串不一定一样长. // Parameter: char * pDstOut,
【概率方法】重要性采样
x66ccff
12-10 1241
q随便取，能方差大算我输。
R语言实现RHC随机分群，不等概抽样
qq_52858419的博客
11-19 1829
总体单元序号：Y:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 对应的规模测度：X:42 65 52 40 75 65 45 50 43 54 49 53 32 22 37 51 30 39 47 41 采用RHC随机分群抽样方法，从二十个单元中以正比于规模测度的概率抽取4个样本 要求： （1）将二十个单元随机分成4群 （2）每群按规模测度抽取一个样本 分两种情况 （1）样本量n ...
常见概率抽样方法及其适用场景总结
Backcanhave7
01-22 2万+
    抽样一般分为概率抽样和非概率抽样两大类，本文主要讨论概率抽样。所谓概率抽样，是指按照一定的概率从构成总体的所有单元中随机选择一部分单元进入样本的抽样方法。下面主要介绍简单随机抽样 、分层抽样 、整群抽样 、系统抽样 以及多级抽样这五种概率抽样方法。 简单随机抽样     简单随机抽样(simple random sampling ，SRS)是最简单的概率抽样方 法 ，也是其他抽样方法的...
统计概率的坑（一）：大规模随机抽样也不准！
zyx19910909的博客
12-02 2545
假设一所只有 100 个学生的学校一共只开了 10 门课，每个学生只上一门课。请问平均每个班上有多少学生？ 10 个学生？ THINK AGAIN ! 好好想想。 班级规模悖论（class size paradox） 你去问上面例题中的学校的校长，他一定会告诉你每个班平均只有 10 个学生。但是如果你去问学生，你将会得到完全不一样的答案。 假设这 10 门课中，有 1 门课有 30 名学生；有 2...
R语言实现数据抽样&创建训练集和测试集
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helen1313的专栏
07-21 4万+
在收集数据过程中，绝大多数情况下，并不采取普查的方式获取总体中所有样本的数据信息，而是以各类抽样方法抽取其中若干代表性样本来进行数据获取和分析。在获得待分析数据集后，需要再次通过抽样技术选取出训练集和测试集，以便比较选择出最优的挖掘算法。          这里主要介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样三种基本抽样方法。   用到的软件包及函数 软件包 函数
R语言中常用的抽样函数
辉的博客
04-28 1万+
简单随机抽样 简单随机抽样分为有放回抽样和无放回抽样，这两种形式都可以通过base包中的sample()函数实现。 sample(x, size, replace = FALSE, prob =NULL) x: 带抽取对象，若为整数则表示从1-n的整数中抽取，特别注意如果x为数据库抽取的是列而非行 size: 想要抽取的样本数量 replace: 是否为有放回，默认为FALSE，即无放回 pr...
解决抽样检测问题使用什么模型
08-14
### 适用于抽样检测问题的模型 #### 分层抽样（Stratified Sampling） 该方法通过将总体划分为若干个互不重叠的子层，并在每一层中独立进行抽样，从而提高样本的代表性和验证效率。相比简单随机抽样，分层抽样能够更有效地控制各子群体的样本比例，减少方差，提高估计精度。它特别适用于总体内部存在明显异质性的问题场景，例如质量控制、社会调查和系统验证等。 在复杂系统验证中，该方法减少了所需的样本数量，同时提升了验证结果的可靠性[^1]。 #### 对立抽样（Antithetic Sampling） 对立抽样是一种方差缩减技术，通过生成语义上负相关的样本对来提高抽样效率。该方法假设一对样本中一个偏高、一个偏低，从而在整体上更接近期望值。这种方法在蒙特卡罗模拟中尤为常见，用于提升模拟结果的稳定性与一致性。 在统计模型检测中，对立抽样通过增强样本的代表性，显著提升了验证结果的可信度[^1]。 #### 抽样分布模型（Sampling Distribution Model） 该模型用于描述样本统计量（如均值、方差等）在重复抽样下的理论分布情况。它是统计推断的基础，帮助理解样本估计值的波动性，并用于构建置信区间与假设检验。例如，在抛硬币实验中，样本中出现10个正面的概率较低，而5个正面的概率更高，这种分布特性被抽样分布所刻画[^3]。 #### 多任务抽样模型（Multi-task Sampling Model） 在自动化系统中，操作员的行为可能因过度依赖自动化而出现注意力下降，即“自满”现象。为检测此类行为，构建基于操作员任务执行数据的抽样模型，能够更准确地评估其注意力分配策略。传统方法依赖于故障检测性能指标，难以全面刻画自满现象，而多任务抽样模型通过分析操作员在不同任务阶段的响应数据，提供更系统的评估手段[^2]。 #### 自反式验证模型（Reflective Validation Model） 虽然该模型最初用于语言模型输出的可靠性评估，但其核心思想——通过生成“漏洞-修复”循环机制来增强模型的自我验证能力——可借鉴至抽样检测中。例如，在软件测试中，通过构建抽样模型识别潜在缺陷，并要求模型生成修复建议，从而形成闭环验证机制，提升检测的准确性和全面性[^4]。 #### 时间序列抽样模型（Time Series Sampling Model） 针对具有时序特性的数据，如传感器信号、网络流量或金融指标，采用时间序列抽样模型进行周期性或事件驱动的抽样检测。该模型结合滑动窗口、聚类分析与异常检测技术，能够有效识别数据中的异常模式或趋势变化。GitHub 上的 TimeSeriesMoonlightBox 项目提供了一个实现此类模型的开源工具集，适用于时序数据的建模与抽样分析[^5]。 --- ### 示例代码：分层抽样实现（Python） ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit # 假设我们有一个包含标签的 DataFrame data = pd.DataFrame({ 'feature': range(100), 'label': ['A'] * 50 + ['B'] * 50 }) # 创建分层抽样器 sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42) # 执行分层抽样 for train_index, test_index in sss.split(data, data['label']): stratified_sample = data.iloc[test_index] print(stratified_sample.head()) ``` --- ###
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