我正在使用雪花编写sql查询。我们有一张巨大的桌子,里面有数十亿条记录,里面有客户信息。目标是获取随机样本,并使用R来查看分布。不幸的是,我们不能使用从RStudio到数据库的JDBC/ODBC连接。这是一个限制。因此,我只能从雪花中提取提取物,并将其导入R.
困难之处在于,我们有一个名为CUSTOMER段的专栏,它几乎有24个唯一的值。目标是从每个片段中得到一个代表显著比例的样本。我尝试了以下查询;
SELECT DISTINCT *
FROM test sample(10)
若要获得随机抽样,每一行被选中的概率为10 %。但我并不是从客户部门的每一个价值中获取样本。请允许我知道任何sql命
我有N个随机变量(X1,...,XN),每个变量都分布在特定的边际上(正态,对数正态,泊松...)我想要生成这些变量Xi的p个联合实现的样本,假设这些变量与给定的Copula相关,使用Python 3。我知道R是更好的选择,但我想用Python来实现。 遵循this方法,我设法用高斯Copula做到了这一点。现在我想调整方法,使用阿基米德Copula (Gumbel,Frank...)或者是学生Copula。在高斯copula方法的开始,您可以从多变量正态分布中提取p个实现的样本。为了适应另一种copula,例如二元Gumbel,我的想法是从joint distribution of a b
想象一下,我们从一些人群中随机抽取了一个样本y1, y2, ...,yn,因此double y[]和int n是已知的。在我们的群体中有一些群体,但我们不知道在特定群体上分配了哪个观察值。因此,对于每个yi,我们引入一个分配变量zi,它告诉我们yi是从哪个组中提取出来的。现在我们假设有int k组,所以zi e {0, .., k-1} for all i。现在,为了对组进行推断,我需要多次迭代我的算法,比如50,000或100,000次。在每次迭代中,我们会将每个观察值以概率方式分配给某个组,因此我的分配数组int z[]将发生变化。在这种情况下,统计每组中的观察值并使其最小化是非常容易的;
.set AD0GDR, 0xE0034004
...
bitextract: .int 65472
...
LDR r3, =(AD0GDR)
LDR r4, [r3]
/*load #65472 into r5 that will be used to extract bits 6-15*/
LDR r5, =(bitextract)
ADD r6, r4, r5 // extracts bits 6-15 and stores into r6
ADD r0, r0, r6, LSR #15 // shift r6 bites off and add in
这是我拥有的样本记录。
Record ID: 9211
User name: Administrator first
User principal name: Administrator@example.com
When created: 1999-12-23 3:8:52
When changed: 2000-06-10 4:8:55
Account expires: Never
我想从值的前面提取数据。输出结果必须如下所示:
9211
Administrator first
Administrator
fir