lintsampler:高效从任意概率分布生成随机样本的新方法

利用梯形法则估计每个网格单元的总概率。计算方法为单元体积乘以其四个角点密度的平均值。线性插值近似在每个网格单元内,使用双线性插值近似PDF:图4:使用双线性插值填充的网格化PDF。高效采样基于线性近似的PDF可以高效地进行采样。单个样本的生成是一个两步过程:图5:左:随机选择的网格单元。右:在选定单元内...

考研概率论与数理统计考试内容

抽样与统计调查:包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等抽样方法的理解和应用。统计量与抽样分布:包括样本均值、样本方差等统计量的性质和抽样分布的理解和应用。参数估计:包括点估计和区间估计的方法和原理,以及常见参数的估计方法。假设检验:包括假设检验的基本原理、检验方法和检验步骤。回归分析与方差分析:包括...

泊松自助法 Poisson Bootstrap Sampling 大型数据集上的自助抽样

自助抽样可以根据收集的样本推断总体的统计特征(如均值、十分位数、置信区间)。泊松自助抽样(PoissonBootstrapSampling)是一种用于统计分析中的重采样技术,特别是在机器学习和数据科学中用于模型评估和误差估计。这种方法的一个特点是保留了样本中数据点出现的自然波动,而不是像传统的自助法那样平均采样,因此在某些特...

机器学习基础知识点全面总结!

随机森林分类在生成众多决策树的过程中,是通过对建模数据集的样本观测和特征变量分别进行随机抽样,每次抽样结果均为一棵树,且每棵树都会生成符合自身属性的规则和分类结果(判断值),而森林最终集成所有决策树的规则和分类结果(判断值),实现随机森林算法的分类(回归)。1.27ExtraTreesextra-trees(极其随机的森林)...

市场调研——统计学名词解释

01如何统计某十字路口一天内通过的机动车数量，这时候我们就要用到观测法，通过观测法获得的数据称为观测数据。观测数据：观测数据（observationaldata）是对客观现象进行实地观测所取得的数据，在数据取得的过程中一般没有人为的控制和条件约束。在社会经济问题研究中，观测是取得数据最主要的方法。很多社会经济问题不适合...

秒懂统计丨统计学基本概念(四)

简单随机抽样是一种最基本的抽样方法,其数学性质简单,理论也最为成熟,其他抽样方法都是在它的基础上发展起来的(www.e993.com)2024年11月18日。这种方法的突出特点是简单、直观,用样本统计量对总体参数进行估计及计算估计量误差均比较方便。但是,简单随机抽样需要包含总体所有个体(即总体容量N)的抽样框(samplingframe,是指为抽样所使用的所有调查对...

必考知识点,CFA一级数量分析-抽样与估计

说完抽样，下面来说估计。估计分为两种，一种是点估计(pointestimate)，一种是区间估计(confidenceintervalestimate)。所谓点估计，我们估计的结果是一个点，最常见的就是利用样本的平均值来估计总体的平均值。比如抽取某一个班同学的平均身高来代表全校同学的平均身高。在进行估计时，我们期望尽可能的利用样本去...

问卷调研结果的可信度:随机抽样与调研样本量

图4随机抽样的四种方式2.调研样本的数量除了抽样方法的随机性外,调研的样本数量也会影响代表性误差。样本量越大,代表性误差越小,样本的调研结果也就越接近总体结果。为了更好的理解样本量对结果的影响,我们用一个案例来做说明:某校共有5000名学生,在一次英语考试中5000名学生的平均成绩为76.4分(百分制)...

2022考研统计学知识点:比较分层抽样、系统抽样和整群抽样

2022考研统计学知识点汇总比较分层抽样、系统抽样和整群抽样(1)分层抽样是指将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层,然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。优点:a、保证样本的结构与总体的结构比较相近,从而提高估计的精度b、组织实施调查方便c、既可以对总体参数进行估计,也可以对各层的目标量进行估计...

MATLAB随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率...

可以使用Metropolis-Hastings算法的更复杂的提议方法来减少序列中的相关性,例如HamiltonianMCMC。subplot(4,1,1);plot(beasdta_mcmc);图8.预烧burin-in后参数序列的自相关。红线表示5%的显着性水平。结果与讨论去除burin-in后,我们从参数的真实高维联合分布中得到可以近似随机抽取的样本的参数样本集合...