Questions tagged «population»

总体是可以从中抽取样本的整套单位。

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您如何抽样人口有关系吗?
我有一个混合桶,里面装有无限量的大理石。大桶中有无数的大理石,但它们仅以一些未知但数量有限的品种出现: 是未知的,对于,绘制型大理石比绘制型大理石更有可能。V={v1,v2,v3,...,vk}V={v1,v2,v3,...,vk}\mathcal{V} = \{v_{1},v_{2},v_{3},...,v_{k}\} kkki≠ji≠ji\neq jviviv_ivjvjv_j 在一个实验中,一台机器使用某种未知程序对桶进行采样。该机器从其样本中报告一组描述了种大理石: XXXq≤kq≤kq\leq kX⊆V;|X|=qX⊆V;|X|=q X \subseteq \mathcal{V}; \quad |X|=q 重复该实验的试验(各个试验中的是固定的),我们得到,的子集序列。qqqVV\mathcal{V}(X1,X2,…)(X1,X2,…)(X_1,X_2,\dots) 我们知道的唯一其他事情是: 审判是独立且相同的 机器报告样品中前最常见的品种qqq 我们确切地不知道机器如何采样大理石。它可以选择大量弹珠,然后报告最频繁的。或者,它可以继续拾取大理石,直到有品种为止。它也可以做其他事情。qqqqqq 我们的试验会受到机器采样程序的影响?(X1个,X2,… )(X1个,X2,…)(X_1,X_2,\dots)

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混合模型的参数,半参数和非参数引导
接下来的嫁接摘自本文。我是新手,要引导并尝试为带有R boot包的线性混合模型实现参数,半参数和非参数自举。 R代码 这是我的R代码: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- function(data, indices){ data <- data[indices, ] mod <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=data) fixef(mod) } set.seed(12345) Out <- boot(data=Cultivation, statistic=boot.fn, R=99) Out 问题 …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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