如何为不同概率的不同样本容量寻找样本
对于如何为不同概率的不同样本容量寻找样本，可以采用以下步骤：
- 确定样本容量：根据研究目的和可行性，确定所需的样本容量。样本容量的大小通常由研究的目的、研究设计、预期效应大小、统计分析方法等因素决定。
- 确定样本分布：根据研究对象的特点和研究问题的需求，确定样本的分布情况。常见的样本分布包括正态分布、均匀分布、二项分布等。
- 计算样本大小：根据所选的样本分布和研究目的，使用统计方法计算所需的样本大小。常用的方法包括功效分析、置信区间分析、样本量估计等。
- 选择合适的抽样方法：根据研究对象的特点和研究设计，选择合适的抽样方法。常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
- 进行样本调查或实验：根据确定的样本容量和抽样方法，进行样本调查或实验。确保样本的代表性和可靠性。
- 数据分析和推断：根据收集到的样本数据，进行数据分析和推断。使用合适的统计方法对样本数据进行分析，得出结论并进行推断。
- 结果解释和应用：根据数据分析的结果，解释研究结果并进行应用。根据研究目的，将研究结果应用于实际问题解决或决策制定。
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1回答
我有两个3x3矩阵，P和Q，P是概率矩阵。我想根据P中不同样本大小的概率在Q中找到随机样本。例如，我想在Q1中找到大小为10的样本，基于P1，在Q2中找到大小为6的样本，基于P2，在Q3中找到大小为3的样本，基于P3， 下面是我的代码： P=matrix(c(0.5,0.3,0.2,0.7,0.2,0.1,0,0.2,0.8i in samplesize){
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浏览 13提问于2021-10-30得票数 0
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我使用了以下代码来计算情感分析中用于特征选择的相互信息和卡方平方的值。注意:我正在尝试计算两个特征之间的互信息和卡方数值，而不是一个特定特征和一个类之间的互信息。我这样做是为了知道这两个特性是否有任何关联。根据相互信息的定义，低值应该意味着一个特征不能给我关于另一个特征的信息，而根据X平方的定义，X平方的低值意味着这两个特征必须是独立的。但对于特定的两个功能，我得到的相互信息得分为0.00416，卡
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浏览 0提问于2017-12-26得票数 6
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浏览 1提问于2016-07-03得票数 5
我试图了解如何为其predict_proba函数检索其结果。
所有类的返回估计数由类的标签排序。对于multi_class问题，如果multi_class被设为“多项式”，则使用softmax函数求出每个类的预测概率。否则，使用1-VS-rest方法，即使用逻辑函数计算每个类的概率，假设它是正的。并对
浏览 3提问于2020-04-23得票数 3
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我有一个有序的列表，我想从其中选择项目，但以减少的概率和该概率的陡度能够被改变。我已经能够在Python中轻松地选择第一个n个项目数，使用：从清单中随机抽取的样本如下：但我不知道如何在这个范围内得到不同的<
浏览 8提问于2022-09-30得票数 0
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我需要从一组整数中采样n个不同的值。通过使用random包，我可以通过方法的maeans从集合中抽取一组不同的值。random.sample另一方面，有一个numpy包，它允许与分发相关联，但是它返回一个重复的样本。这可以用方法来完成。numpy.ra
浏览 3提问于2022-11-23得票数 1
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我需要从一个列表中拿出一个样本，将他们作为一个控制组分配给一个必须有相似的变量组成的研究。我试图用样例函数在R中这样做，但我不知道如何为每个变量指定不同的概率。假设我有一个具有以下标题的表：
F2F -> 38%WW -> 21%
这意味着根据我的数据，我有25%<e
浏览 1提问于2013-06-08得票数 2
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从梯度增强模型中，如果得到0到1之间的连续预测，与Logistic回归得出的概率相比，这个模型的意义有什么不同？例如，如果我有一个LR模型输出.6来预测变量Y，而我有一个GBM输出.7来预测变量Y，那么更高的值有什么意义吗？
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当我开始训练时，我对每个训练样本得到不同的预测概率，直到50年代，但是重复预测的数量会增加，在300年代，我已经有30%的重复预测是没有意义的，因为所有训练样本的输入数据是不同的。Clarifications:
对于“重复预测”，我指的是完全相同的预测概率属于A类的项目(这是一个二进制分类问题)。我有4000个训练样本，每个<e
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我想用R来模拟一个样本(就像urn模型)。也就是说，我有三个不同的事件(例如: 1,2和3(事实上它们是绝对的，但我认为这目前并不重要)，我知道每个事件发生的概率：2 --> 0.2 现在，我想拿50个样本进行替换，我想知道这三个不同事件的每一个可能组合的概率。我的想法是使用rmultinom生成这些
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浏览 0提问于2014-08-12得票数 0
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预测方法显示了标准化的概率？
、、、、
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浏览 2提问于2014-02-08得票数 0
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我不知道实现我想要的目标的最好/最合理的方法是什么，但我基本上是在尝试将p值的分布与通过修改我的原始数据而产生的p值更大的分布进行比较。我使用的是小的p值，所以我实际上是比较p值的log10。我真正想要的是类似于scipy.qqplot(dataset1, dataset2)的东西，但这是不存在的，Q图只是将您的发行版与已建立的发行版进
浏览 3提问于2017-04-07得票数 4
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我的目的是根据特定类的每个样本的排序概率绘制PR曲线。但是，当我使用两个不同的标准数据集:虹膜和数字时，我发现svm的predict_proba()获得的概率有两种不同的行为。第一个案例使用下面python代码的"iris“案例进行评估，类获得最大的概率是合理的。显然，每个样本<em
浏览 1提问于2015-06-05得票数 3
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浏览 0提问于2016-12-07得票数 5
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只是想知道，样本是否以一致的概率进行选择(即给出每一行要被选择的相同概率)。示例：而且，在每次执行之后，返回的数据也会被保证不同吗？
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我理解KL散度是如何为我们提供一个度量一个概率分布与另一个参考概率分布是如何不同的。但是为什么它们在VAE中(而不是交叉熵)被特别使用(这是生成的)？
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