开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

无替换概率抽样

是一种统计学中的抽样方法，也称为不放回抽样。在无替换概率抽样中，从一个有限的总体中抽取样本，每次抽取一个样本后，该样本不再放回总体中，因此每个样本只能被抽取一次。

无替换概率抽样的主要特点是每个样本的抽取概率相等，且抽取一个样本后不再放回。这种抽样方法可以用于估计总体的各种统计指标，如均值、方差等。无替换概率抽样通常用于实验设计、调查研究和统计推断等领域。

无替换概率抽样的优势在于能够保证样本的独立性和随机性，从而使得样本能够更好地代表总体。此外，无替换概率抽样还可以简化统计计算，减少抽样误差。

在云计算领域中，无替换概率抽样可以应用于各种数据分析和模型训练的场景。例如，在大规模数据集上进行机器学习算法的训练时，可以使用无替换概率抽样来构建训练集和验证集，从而评估算法的性能和泛化能力。

腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品，可以帮助用户进行无替换概率抽样和相关的数据分析工作。其中，腾讯云的数据仓库产品TencentDB for TDSQL、数据湖产品Tencent Cloud Data Lake Analytics以及大数据计算引擎Tencent Cloud EMR等都可以支持用户进行数据处理和分析的任务。

更多关于腾讯云数据处理和分析产品的信息，您可以访问腾讯云官方网站的以下链接：

相关搜索:如何从给定的概率分布中抽样？基于概率data.frame的加权抽样如何从numpy概率数组中随机抽样？pandas中使用概率列的随机抽样行从概率分布中随机抽样一定次数替换为发生的概率 R中累积概率质量函数矩阵的快速随机抽样如何对具有TensorFlow概率的自定义函数使用MCMC抽样无替换采样的优化搜索替换字符(无TSQL)Julia，在概率的基础上进行替换如何在给定概率矩阵的情况下从二项分布中抽样 dedecms无缩略图替换替换div内容javascript (无jquery)具有替换概率的正则表达式replaceAll 更新/替换codeigniter中无表单的数据 R中无替换的随机有序样本对于单个试验，带替换的numpy.random.choice是否等同于多项抽样？随机对数据帧进行二次抽样，而不替换特定列中的R OSMdroid -无平铺可用时替换空网格背景(脱机)

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

概率抽样方法简介

作者：陆亚男导语：抽样作为统计学中非常常用的一种方法，在当前数据化运营的大背景下，被有效得应用在样本不均衡，快速的概念验证等方面,抽样包含概率抽样和非概率抽,本文主要介绍不同的概率抽样方法的核心思想...概率抽样也称为随机抽样，指在总体中排除人的主观因素，给予每一个体一定的抽取机会的抽样。...其特点为，抽取样本具有一定的代表性，可以从调查结果推断总体；概率抽样方法主要分为以下几个类别： 1.简单随机抽样 (Simple sampling) 简单随机抽样也称为单纯随机抽样、纯随机抽样、SRS抽样..., 是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本，使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式 (1)场景一：数据源：例如我现在有一个包含qq的号码包数据集，数据量100万，需要随机抽样1万去做测试...：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性 2.

3.7K0 0

【概率论与数理统计(研究生课程)】知识点总结6(抽样分布)

样本均值：\bar{X}=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}X_i

2982 0

水塘抽样与阶层固化

简单抽样简单抽样算法就是从固定的n个元素里随机选出k个元素，这样每个元素被选的概率都是平等的k/n。简单抽样是最简单的抽样算法，同样也是使用最为普遍的算法。...elements [5, 3, 1] >>> random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3) # Choose 3 elements [1, 4, 3] python内置的简单抽样是无重复抽样...size for big sets if n <= setsize or hasattr(population, "keys"): # 如果总数相对太小，就直接使用无放回抽样...else: # 如果总数较大，有放回抽样时重复概率不高 # 尤其适用于xrange这种，无须算出所有元素，xrange是延迟计算的...下面我们使用代码来实现水塘抽样 def reservoir_sampling(items, k): # 第一波全部上战场，不用害怕，后面他们会渐渐被新人替换下来 sample = items

6822 0

【Excel系列】Excel数据分析：抽样设计

如果输出表将替换现有数据，Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。新工作表：单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表，并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。...离散型函数产生可重复随机数，若想产生无重复随机数，应使用连续型，再从中利用RANK函数产生整型。通常在进行抽样设计时要产生无重复的整型均匀随机数。...在统计调查时，不能对同一调查对象调查两次，应产生无重复随机数。...该随机数是无重复的。当然也可由VLOOKUP函数实现，所处从略。 ? 无重复随机数的产生 3.2 正态随机数的产生正态分布描述： ?...3.7 产生离散随机数离散：以数值及相应的概率区域来表征。该区域必须包含两列，左边一列包含数值，右边一列为与该行中的数值相对应的发生概率。所有概率的和必须为 1。

3.3K8 0

BP-Wrapper：无锁竞争的缓存替换算法系统框架

BP-Wrapper：无锁竞争的替换算法系统框架最近看了一个golang的高性能缓存ristretto，该缓存可以很好地实现如下功能： Concurrent High cache-hit ratio...在官方的introducing-ristretto-high-perf-go-cache一文中提到了一个名为BP-Wrapper的(几乎)无锁竞争的框架，用于提升缓存的扩展性。本文就是该框架的论文。...为了保证查找时间，通常会使用大量桶，这样就降低了多个线程访问相同桶的概率。(2)如果多个线程不修改桶，则多个线程可以同时访问该桶。...在无锁的共享数据上执行预加载操作并不会对替换算法中的全局数据结构的完整性造成影响。预加载(读)操作只会将数据加载到处理器缓存中，不会修改任何数据。...这是因为较低的阈值可以提前触发提交动作(或可以以小批量提交访问历史)，并增加线程通过TryLock()获取锁的概率。 ? 图8.

1.1K2 0

灵活替换、无惧缺芯，ARM工控板中的模块化设计！

HDG2L-IOT是基于瑞萨RZ/G2L 双核A55处理器设计的高性价工控板，其WIFI、以太网、USB、音频、4G/5G等部分采用模块化设计，理念是自由搭配、灵活替换。...此外，同类型功能的音频芯片还有TLV320，可做到模块化兼容替换。...图6 5G/4G接口模块总结：面对多样化的需求及紧张的原材料供应形式，模块化设计可以做到自由搭配、灵活替换，特别是小规模量产的产品有明显交期、成本优势。

7782 0

每周学点大数据 | No.11亚线性算法

首先，对于每一个新到来的元素i，它是以k/i的概率被收入抽样集合的，这是因为生成的随机数范围是[1,i]，而当数字小于等于k时，它会被替换进数组A。...当第i+1个元素到来时，i+1被替换进来的概率就是k/i+1，而此时，前一个元素i被从中替换出来的概率是1/k。...这两个值的乘积就是当第i+1个元素到来时前面的i被替换出来的概率，其值为1/(i+1)，那么1-1/(i+1)就是i没有在i+1到来时被替换出去的概率。...如果元素i被选入集合中，并且在后面所有的替换过程中，每一次替换都没有被替换出去时，它就是我们选出来的样本，那么元素i在样本中的概率应该是多少呢？小可： ? Mr....王：这就是说，对于任意元素i，其被选入样本的概率均为k/n。也就是说，它符合随机抽样。小可：原来随机决定了替换的结果，还真的能保证抽样的均匀性。 Mr.

1.2K5 0

什么是水塘抽样算法（Reservoir Sampling）

问题描述：给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出这组数据的k个概率相等的均匀抽样。...空间复杂度与整个数据量无关，只与抽样大小有关。（3）扫描到数据的前n 个数据时（n>k）,保存当前已扫描数据的k个均匀抽样。...第k+1个元素被选中的概率是k/(k+1)（根据公式k/i），所以这个新元素在水库中出现的概率就一定是k/(k+1)（不管它替换掉哪个元素）。...下面来看水库中原有元素最终还能留在水库中的概率，水库中原有数据被替换的几率都相等为1/k。...水库中任意一个元素被替换掉的概率是：(k/k+1)*(1/k)=1/(k+1)，意即首先要第k+1个元素被选中，然后该元素在k个元素中被选中。那它未被替换的概率就是1-1/(k+1)=k/(k+1)。

5.1K2 0

复现经典：《统计学习方法》第22章无监督学习方法总结

无监督学习方法的关系和特点第2篇详细介绍了八种常用的统计机器学习方法，即聚类方法（包括层次聚类与k均值聚类）、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、无监督学习方法总结 22.1无监潜在语义分析...（LSA）、概率潜在语义分析（PLSA）、马尔可夫链蒙特卡罗法（CMC，包括 Metropolis-Hastings-算法和吉布斯抽样）、潜在狄利克雷分配（LDA）、 PageRank算法。...这些方法通常用于无监督学习的聚类、降维、话题分析以及图分析。...吉布斯抽样，变分推理图分析 PageRank 有向图上的马尔可夫链平稳分布求解幂法表含有隐变量概率模型的学习方法的特点算法基本原理收敛性收敛速度实现难易度适合问题 EM算法迭代计算...、后验概率估计收敛于局部最优较快容易简单模型变分推理迭代计算、后验概率近似估计收敛于局部最优较慢较复杂复杂模型吉布斯抽样随机抽样、后验概率估计依概率收敛于全局最优较慢容易

5573 0

无监督学习方法总结

无监督学习方法的关系和特点八种常用的统计机器学习方法：聚类方法（层次聚类、k均值聚类）奇异值分解（SVD）主成分分析（PCA）潜在语义分析（LSA）概率潜在语义分析（PLSA）马尔可夫链蒙特卡罗法...（MCMC，包括Metropolis-Hastings算法、吉布斯抽样）潜在狄利克雷分配（LDA） PageRank算法三种常用的统计机器学习方法，非负矩阵分解（NMF）、变分推理、幂法这些方法通常用于无监督学习的...PCA基于SVD 话题分析兼有聚类和降维特点，有非概率模型、概率模型 LSA、NMF是非概率模型，PLSA、LDA是概率模型 PLSA不假设模型具有先验分布，学习基于极大似然估计 LDA假设模型具有先验分布...，学习基于贝叶斯学习，具体地后验概率估计 LSA的学习基于SVD，NMF可以直接用于话题分析 PLSA的学习基于EM算法 LDA的学习基于吉布斯抽样或变分推理图分析的一个问题是链接分析，即结点的重要度计算...：迭代计算方法、随机抽样方法 EM算法和变分推理（包括变分EM算法）属于迭代计算方法吉布斯抽样属于随机抽样方法变分EM算法是EM算法的推广矩阵的特征值与特征向量求解方法中，幂法是常用的算法

2.1K2 0

6sigma绿带知识串讲-非抽样误差

非抽样误差：非抽样误差是指除抽样误差外，由其他原因引起的样本观察结果与整体真实值的差异。抽样误差是一种随机误差，只存在于概率抽样中，而非抽样误差则不同。...无论是概率抽样、非概率抽样还是综合调查，都可能产生非抽样误差。非抽样误差如下：01.抽样计划清单误差。在概率抽样中，样本需要根据抽样计划清单进行抽样。抽样计划清单是所有总单位的清单。...在区域抽样中，抽样计划清单可以是地图。一个好的抽样计划清单应该是抽样计划清单中的单位与研究总体中的单位一一对应。02.回答错误。答案错误是指被调查人员在接受调查时给出的答案与真实情况不符。...无回答错误是指被调查人员拒绝接受调查，调查人员得到的是空白答卷。没有答案也包括被访者在调查过程中不在家的情况。在电话调查中，拨打电话后，没有人收到问卷。...在调查中，地址写错了，被调查人员搬家了，或者被调查人员虽然收到了问卷，但忘记了或丢失了一份问卷，这可以看作是调查中的无答案。04.调查人员的误差。这是指调查人员造成的调查错误。

3694 0

优思学院｜什么是AQL抽样方案？

AQL抽样方案并不能提供过程能力方面的情况。优思学院认为，AQL抽样方案的效率不高，但成本却很高，特别是对质量要求很高的时候。公司往往以为通过AQL抽样方案能够实现比它们实际所能做到的更好的质量。...根据Mil-STD-105E，对于抽样检验来说，作为过程的平均数AQL被视为是可接受的最大次品百分比。接受AQL批次的概率应该是较高的。0.95的概率可理解为0.05的Alpha风险。...接受ROL批次的概率应该是较低的。无差质量水平 (Indifference Quality Level，IQL) 质量水平介于AQL和RQL中间。...经常被定义为具有0.5接受概率质量水平的抽样方案。 OC曲线表示了对不同质量水平的接受概率。Pa表示样本中次品的数量等于或少于抽样方案中可接受的数量的概率。...超几何、二项式和泊松分布分别表示不同情况下的接受概率。

4512 0

统计学(2)|AB测试—理论基础

对于一个事件(A/B组的指标均值无差异)，我们应该怎么举出反例呢？统计学有一个经典的思想是小概率事件几乎不可能发生，那么如果我们找到了一个小概率事件发生了，我们就找到了解题的钥匙。...所以，问题转移到如何找到小概率事件，想找到小概率事件，首先要把小概率事件定义出来，为了定义小概率事件，我们首先要把事件的分布搞出来，才能圈定小概率区域；那么原假设A/B组的指标均值无差异这个事件分布是如何呢...为了给出样本的均值的抽样分布形式，我们引出了概率论首席定理：中心极限定理：大量相互独立的随机变量的均值的分布以正态分布为极限，也就是趋近正态分布，与随机变量的具体分布无关。...A/B组样本均值分布的期望是无差异的，即，这时原假设下的事件分布是下面的形式：这样我们终于得到了A/B组的指标均值无差异这个事件的分布形式，接下来就是最后一步，根据这个分布形式定义一个小概率事件...；为了定义小概率事件，我们讨论了A/B组样本均值和方差的分布形式；为了得到样本均值和方差的分布形式，我们介绍了中心极限定理，独立同分布随机变量和的分布形式，无偏估计等概念，并引出了三大抽样分布分布，

1.1K2 0

从零开始学统计 10 | 通俗易懂的 P 值

文章目录怎么计算P值单尾与双尾的P值抽样分布单一分布中抽样两个独立分布中抽样怎么计算P值抛两次硬币，计算两次都为正（H）的概率 ?...第三部分：无 p 值 = 4% + 96% = 1 虽然这个区间的概率很小只有4%，但是 p = 1，代表这段身高区间的人并没什么特别之处。...单尾检验 P 值更小，意味着它不区分较差和无显著差异。但是，现在我们想知道的是：新方法是否比旧治疗法更好还是更差。这时候最好使用双尾检验。...这种就是常说的假阳性，发生概率在 5 %。 ? 为什么是 5 %？从正态分布的数据中，重复抽样 10000次 ? 将每次抽样的 p 值计算下，作图 ?...如果样本量大，我可以做多次T检验，查看T检验给出小P值的概率。这个是为了检测是否需要增加样本量，排除是否因为抽样问题造成统计误差。

1.5K1 0

【Rust日报】2021-03-30 用 Bevy 实现节奏大师

bevy_rhythm https://www.bilibili.com/video/BV1LX4y1G7wr https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1Q71a 蓄水池抽样算法改进...- 面向抽奖场景保证等概率性小编周末回顾了一下以前做的一个蓄水池抽样算法的研究，发现还有一个不足之处在于蓄水池在填充完成之前顺序是故定的；而现实中的蓄水池在填充的时候水流的流向是可以打乱的；于是仿照后蓄水池抽样算法的后续流程...Self::Item>) { let lucky_cap = self.lucky.capacity(); self.total += 1; // 概率渐小的随机替换...; let mut i = self.total; while i < lucky_cap { i += 1; // 概率渐小的随机替换

4712 0

评分卡模型开发-数据集准备

通常为了验证评级模型的区分能力和预测准确性，我们需要将样本总体分为样本集和测试集，这种分类方法被称为样本抽样。常用的样本抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和整群抽样三种。...，其顺序应当与数据集中该变量各水平出现的顺序一致，且在使用该函数前，应当首先对数据集按照该变量进行升序排序；method参数用于选择列示的4中2抽样方法，分别为无放回、有放回、泊松、系统抽样，默认去srswor...（无放回）；pik用于设置各层中各样本的抽样概率；description用于选择是否输出含有各层基本信息的结果。...，抽样数据集的最后多了3列内容，分别是ID_unit表示抽样样本在原样本总体中的ID，Prob表示样本在各层内的抽样概率，Stratum表示抽样样本属于哪一层。...GermanCredit,sub_cluster) > View(cluster_data) 根据本文采用的样本总体GermanCredit数据较少的特点，在进行个人主体信用风险评级模型开发时，我们采用基于无放回随机抽样的五折交叉验证的方法来进行模型开发和验证

1.1K9 0

写给大家看的机器学习书【Part5】机器学习为什么是可行的（中）

常见的方法是进行科学的抽样，抽样所得的男性比例即可近似作为总人口的男性比例。...比如你希望误差范围 ε 为0.01，代入Hoeffding不等式计算可得，大约只需要抽样调查5万人即可保证 x 和 y 的差值超出 ε 的概率小于等于0.01%。...具体地，只需将 Hypothesis Set 中这个唯一的 hypothesis 记作h’，对应的上帝真相 (Ground Truth)记作f，然后做两个简单的替换： 1.将人口统计中的 “男” 替换成...“h’判断正确，即h’(x) = f(x) ” 2.将人口统计中的 “女” 替换成 “h’判断错误，即h’(x) ≠ f(x) ” 图2： ?...如图 2 所示，替换之后就跟人口统计一样，我们希望知道未知数据上模型的预测准确率，只需科学采样并统计样本数据上的准确率即可。

7025 0

python数据分析——数据分析的统计推断

科学的统计推断所使用的样本,通常通过随机抽样方法得到。统计推断的理论和方法论的基础是来自于概率论和数理统计学。统计推断的一个基本特点是其所依据的条件中包含有带随机性的观测数据。...在完成抽样后,它是具体的数,在实施抽样之前,它被看成随机变量。因为在实施具体抽样之前无法预料抽样的结果，只能预料它可能取值的范围，所以可把它看成一个随机变量,因此才有概率分布可言。...矩估计法的理论依据是大数定理,是基于一种简单的“替换”思想,即用样本矩估计总体矩。其特点是简单易行,并不需要事先知道总体是什么分布。最常见的矩估计是利用均值或方差来计算总体未知参数。...点估计具有的标准特点为无偏性和有效性。从数学上不难证明,样本均值（一阶原点矩）是关于总体数学期望的一个无偏估计。但是,样本的方差（二阶中心矩)并非总体的方差的无偏估计。...如果抽样100次,有信心认为这个区间大约有95次包含该校学生的平均身高。有5次不包括。置信度越大,置信区间包含总体参数真值的概率就越大,同时区间的长度就越大,对未知参数估计的精度就越差。

2331 0

一文看懂数据预处理最重要的3种思想和方法

对该数据集的事务进行聚集的一种方法是，用一个商店的事务替换该商店的所有事务。这把每天出现在一个商店的成百上千个事务记录归约成单个日事务，而每天的数据对象的个数减少为商店的个数。 ?...由于抽样是一个统计过程，特定样本的代表性是不一样的，因此最好能做的就是选择一个抽样方案，以确保以很高的概率得到有代表性的样本。如下所述，这涉及选择适当的样本容量以及抽样技术。 1....抽样方法有许多抽样技术，但是这里只介绍少量最基本的抽样技术及其变种。最简单的抽样是简单随机抽样（simple random sampling）。对于这种抽样，选取任何特定项的概率相等。...随机抽样有两种变种（其他抽样技术也一样）：无放回抽样——每个选中项立即从构成总体的所有对象集中删除；有放回抽样——对象被选中时不从总体中删除。在有放回抽样中，相同的对象可能被多次抽出。...例2.8抽样与信息损失一旦选定抽样技术，就需要选择样本容量。较大的样本容量增大了样本具有代表性的概率，但也抵消了抽样带来的许多好处。

1.2K1 0

教程 | 无监督学习中的两个非概率模型：稀疏编码与自编码器

机器之心整理作者：Ruslan Salakhutdinov 参与：Smith 「无监督学习」（Unsupervised Learning）现在已经成为深度学习领域的热点。...在德国的图宾根，机器学习夏训营（Machine Learning Summer School）正在如火如荼地进行，其中来自 CMU 的 Ruslan Salakhutdinov 教授就带来了很多关于「无监督学习...今天机器之心给大家分享的正是其课件中有关「无监督学习中的非概率模型」的相关内容，主要介绍了稀疏编码（Sparse Coding）和自编码器（Autoencoder），这两种结构也是「无监督学习」的基本构件

1.5K7 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭