sampling

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    我有一個矩陣Q,它的維數相對較高(100X500000),我想對它進行下采樣。通過縮減範例,我會用一個例子來解釋。 設Q = 1 4 9 3 2 1 和下采樣大小= N。我想從一個總和(Q)= 20球的球中抽出n個球,每個球以6種方式中的1種對應於矩陣的不同索引對。就像我有1個A球,4個B球等球,而且我正在畫n個球而沒有更換。 我希望它以矩陣的形式返回。一個實例中的返回值,例如,下采樣(Q,

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    Here解釋功能numpy.random.choice。但是,我對第三個參數replace感到困惑。它是什麼?在這種情況下它會有用嗎?謝謝!

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    我在這裏有一個函數需要採樣,它的工作原理,但我努力存儲採樣在一個向量中,以便我可以繪製它們;這裏是我下面的功能: InvCDF = function(n, sd) { for (i in 1:n) { u=runif(1, min = 0, max = 1) x = sqrt(-2*(sd^2)*log(1-u)) print(x) } } 我曾嘗試創建0的初始向量與 x = ve

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    實際上,我使用InvokeRepeating方法每1/x秒調用另一個方法。問題是調用和我得到的數據之間的延遲精度不好。 我怎麼能精確地採樣頻率爲60Hz的transform.position。 這裏是我的代碼: public class Recorder : MonoBehaviour { public float samplingRate = 60f; // sample rate in H

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    使用RStudio到數據幀,我有這樣的: GROUP NUM A 45 A 78 A 79 B 45 B 47 B 99 C 28 C 78 C 54 我想添加一個新的變量,命名爲代理,它是: AGENT=c("John", "Maria", "Pamela") 但問題是,我希望我的每個代理根據ID均等地在最初的數據框中傳播。基本上,我想這個: GROU

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    我編寫了一個簡單的Arduino軟件,可以讀取模擬引腳的一些信息。 我在Arduino Leonardo和Funduino Mega上編譯這個軟件。無論如何,Arduino可以獲得更好的採樣頻率。如果我購買Arduino Mega,你認爲我可以提高頻率性能嗎?

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    給定一個拉普拉斯分佈提案: g(x) = 1/2*e^(-|x|) 和樣本大小n = 1000,我想進行蒙特卡洛(MC)的集成用於估計θ: 通過重要性採樣。最終,我想在R達到那個時候,計算R中MC估計值的均值和標準偏差。 編輯(下面的答案後,遲到了) 這就是我對我的R代碼裏面至今: library(VGAM) n = 1000 x = rexp(n,0.5) hx = mean(2*ex

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    我使用代碼來檢查我的數據集'df'並查看'Has_Arrears'列中的嚴重不平衡。我會用Has_Arrears = 1 35倍的重複樣本展開我的目標數據集。即每個觀察Has_Arrears = 1的樣本35次。我如何實現這一點?歡呼聲 如果我想使用stratify抽樣,我該如何編碼?

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    如果您對問題的背景感興趣,我正在考慮如何解決this post - 順便說一句,如果您在那裏解決問題,我只會抹掉這個題。理想情況下,我想得到一個analytical or algebraic solution (constrained non-capturing rook problem),但缺點是我想要一個模擬。順便提一句,我發佈了一個related question沒有那麼詳細,以防萬一它更容

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    我正在嘗試使用基本功能做內容平衡採樣。但是,你如何確保至少有一行選擇了「a」或「b」組? a <- cbind(matrix(1:36,ncol=3),rbind(as.matrix(rep('a',each=10)),as.matrix(rep('b', each=2)))) b <- 1:5 for (i in b){ draw <- sample(nrow(a),1)