Quais são alguns dos melhores livros para estudar i) variabilidade de variáveis univariadas e multivariadas (dados reais, contados) em um domínio espacial. ii) amostragem de uma variável univariada ou multivariada com base em sua distribuição entre locais espaciais. (Amostra espacial em...
Eu estou tentando provar de uma parte posterior com muitos modos particularmente distantes um do outro usando o MCMC. Parece que, na maioria dos casos, apenas um desses modos contém os 95% hpd que estou procurando. Tentei implementar soluções baseadas em simulação temperada, mas isso não fornece...
Estou fazendo essas perguntas para esclarecimentos sobre os termos entre "distribuição nula" e "distribuição por amostragem". Acho que quando alguém diz distribuição nula , na verdade eles significam o mesmo que quando dizem distribuição por amostragem . Neste artigo de teste de hipótese [1], você...
Estou tentando usar o SMOTE para corrigir o desequilíbrio no meu problema de classificação de várias classes. Embora o SMOTE funcione perfeitamente no conjunto de dados da íris conforme o documento de ajuda do SMOTE, ele não funciona em um conjunto de dados semelhante. Aqui está a aparência dos...
Sei que se você fizer uma nova amostragem de um conjunto de dados várias vezes e calcular a média a cada vez, esses meios seguirão uma distribuição normal (pelo CLT). Portanto, você pode calcular um intervalo de confiança na média do conjunto de dados sem fazer nenhuma suposição sobre a...
Estou fazendo um curso sobre métodos de Monte Carlo e aprendemos o método Rejection Sampling (ou Accept-Reject Sampling) na última aula. Existem muitos recursos na web que mostram a prova desse método, mas de alguma forma não estou convencido com eles. Portanto, no Rejection Sampling, temos uma...
Gostaria de executar uma combinação de superamostragem e subamostragem para equilibrar meu conjunto de dados com aproximadamente 4000 clientes divididos em dois grupos, onde um dos grupos tem uma proporção de aproximadamente 15%. Examinei o SMOTE (
Eu sou bastante novo em estatística (um punhado de cursos Uni de nível iniciante) e estava pensando em amostragem de distribuições desconhecidas. Especificamente, se você não tem idéia da distribuição subjacente, existe alguma maneira de "garantir" que você obtenha uma amostra...
A versão curta fora do contexto Seja uma variável aleatória com CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y >...
Cadeia de Markov Monte Carlo é um método baseado em cadeias de Markov que nos permite obter amostras (em um cenário de Monte Carlo) de distribuições não padronizadas das quais não podemos extrair amostras diretamente. Minha pergunta é por que a cadeia de Markov é "avançada" na amostragem de Monte...
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...
Gostaria de desenhar com eficiência amostras de sujeitas à restrição de que .x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dN(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma)||x||2=1||x||2=1||x||_2 =
Fico sempre um pouco surpreso ao ver anúncios psicológicos para participar de estudos experimentais. Com certeza, as pessoas que respondem a esses anúncios não são amostradas aleatoriamente e, portanto, são uma população auto-selecionada. Como é sabido que a randomização resolve o problema de...
Eu tenho a seguinte distribuição discreta, onde são constantes conhecidas:α,βα,β\alpha,\beta p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,…p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,… p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)} \;\;\;\;\text{for } x =...
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...
Alguém pode me dizer como simular , onde , usando um sorteio (quantas vezes você precisar) com ?Bernoulli(ab)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right)a,b∈Na,b∈Na,b\in \mathbb{N}P(H)=pP(H)=pP(H)=p Eu estava pensando em usar amostras de rejeição, mas não consegui...
Só quero verificar algum raciocínio. Se minha amostra original é do tamanho e eu a inicializo, meu processo de pensamento é o seguinte:nnn n-11n1n\frac{1}{n} é a chance de qualquer observação extraída da amostra original. Para garantir que o próximo sorteio não seja a observação amostrada...
Estou aprendendo sobre o bootstrap como meio de estimar a variação de uma estatística de amostra. Eu tenho uma dúvida básica. Citando http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf : • Quantas observações devemos refazer a amostra? Uma boa sugestão é o tamanho da amostra...
Quem criou distribuições de amostragem? Eu procurei em todos os lugares e estou escrevendo um artigo, mas, até agora, tudo o que consegui apresentar é a teoria e a definição. Por favor, ajude-me a encontrar quem, o que, quando e
Digamos que você tenha uma grande amostra aleatória de jogadores de futebol na Europa, mas você só está interessado no que acontece na Espanha. Você poderia reduzir sua amostra para jogadores da Espanha e ainda chamá-la de amostra aleatória (mas de uma população diferente)? Caso contrário, como...