R语言实现分层抽样(Stratified Sampling)以iris数据集为例 1.观察数据集 head(iris) Sampling)以iris数据集为例">  选取数据集中前6个数据,我们可以看出iris数据集一共有5个字段. dim(iris) Sampling)以iris数据集为例">  iris数据集一共有150条数据,5个字段 summary(iris) Sampling)以iris数据集为例">  观察各个变量的内容,可以看出前四个变量(Se…

1. 基本概念 统计学理论中,分层抽样针对的是对一个总体(population)进行抽样的方法.尤其适用于当总体内部,子总体(subpopulations)间差异较大时.每一个 subpopulation,也称为层(stratum). 2. 均值与方差 Stratified sampling μs=1N∑h=1LNhμhσ2s=∑h=1L(NhN)2(Nh−nhNh)σ2hnh L 表示层的数量,其中 Nh,nh,μh,σh, 分别指的是层 h 的样本数量,采样的数量,采样得到的样本均值和标准差…

生物统计学 总体和抽样 抽样方法: ========================================================= 简单随机抽样SRS:随机误差,系统误差 标准误,有效性,评价随机误差. 如果是样本容量是无穷个:则f趋近于0:,下方公式做变换,由 变为: Eg:1000个就可以用变换后的式子 如果是样本容量是有限个,则使用: ============================================ Stratified sampling分层抽样…

定义: In statistical surveys, when subpopulations within an overall population vary, it is advantageous to sample each subpopulation (stratum) independently.Stratification is the process of dividing members of the population into homogeneous subgroups…

汇总统计[Summary statistics]: Summary statistics提供了基于列的统计信息,包括6个统计量:均值.方差.非零统计量个数.总数.最小值.最大值. import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector; import org.apache.spar…

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专…

R in Nutshell 前言 例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础 第一章 批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统…

http://www.crytek.com/cryengine/presentations/secrets-of-cryengine-3-graphics-technology 很多宝贝里面 不止题目那俩 soft alpha test不用msaa的话用后处理 screen space reflection用 ray tracing ******************************************* screen space reflection /real time loc…

数据挖掘和机器学习 数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切.机器学习方法构成数据挖掘的核心,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务. 数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程.这个寻找过程必须是自动的或半自动的,并且数据总量应该是具有相当大的规模,从中发现的模式必须有意义并能产生一定的效益.通常,数据挖掘需要分析数据库中的数据来解决问题,如客户忠实度分析.市场购物篮分析等. 机器学习分为两种主要类型.第一种称为有监督学习,或称为预测学习,其目标是在给定一系列…

  给定一个数据集,数据分析师一般会先观察一下数据集的基本情况,称之为汇总统计或者概要性统计.一般的概要性统计用于概括一系列观测值,包括位置或集中趋势(比如算术平均值.中位数.众数和四分位均值),展型(比如四分位间距.绝对偏差和绝对距离偏差.各阶矩等),统计离差,分布的形状,依赖性等.除此之外,spark.mllib库也提供了一些其他的基本的统计分析工具,包括相关性.分层抽样.假设检验,随机数生成等. 一.概括统计 summary statistics 我们通过统计学中提供的函数colStats…