开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Kolmogorov分布的抽样

Kolmogorov分布是一种概率分布，用于描述随机变量与某个理论分布之间的差异程度。它常用于统计学中的拟合优度检验，用于判断观测数据与理论分布是否相符。

Kolmogorov分布的分类： Kolmogorov分布属于连续型概率分布，其概率密度函数为：

f(x) = √(2π) * e^(-π^2 * x^2 / 8)

Kolmogorov分布的优势：

灵活性：Kolmogorov分布可以适用于各种理论分布，因此在拟合优度检验中具有广泛的应用。
无参数性：Kolmogorov分布不依赖于任何参数，因此在样本量较小或未知分布的情况下，仍然可以进行拟合优度检验。

Kolmogorov分布的应用场景：

拟合优度检验：Kolmogorov分布可以用于判断观测数据与理论分布之间的差异程度，常用于统计学中的拟合优度检验。
数据分析：Kolmogorov分布可以用于描述随机变量与某个理论分布之间的差异程度，因此在数据分析中可以用于评估数据的分布情况。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，以下是一些与Kolmogorov分布相关的产品和服务：

云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）：腾讯云的云服务器提供了弹性、安全、高性能的计算能力，可用于进行数据分析和拟合优度检验。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：腾讯云的云数据库MySQL版提供了高可用、可扩展的数据库服务，可用于存储和管理数据。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
人工智能平台（AI Platform）：腾讯云的人工智能平台提供了丰富的人工智能服务和工具，可用于数据分析和模型训练。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai
云存储（Cloud Object Storage，COS）：腾讯云的云存储提供了安全、可靠的对象存储服务，可用于存储和管理数据。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos

以上是关于Kolmogorov分布的抽样的完善且全面的答案，希望能对您有所帮助。

相关搜索:JAX中的多变量正态分布抽样给出了类型错误 python:从数据中随机抽样，但保持相同的分布 python中拟合优度的Kolmogorov Smirnov检验不同规模的分层抽样为分层抽样准备抽样分布的最佳R包函数从截尾正态分布中抽样从概率分布中随机抽样一定次数关于加快SciPy客户分布抽样与拟合速度的建议在Numpy中评估(而不是抽样) Beta分布如何从两个分布的和中抽样:二项分布和泊松分布

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

数据挖掘学习小组之（抽样分布篇）

知识点抽样分布，使用Python实现！我的吐槽在参加数据挖掘学习小组之前，居士做了一个调查：每周能投入在学习上的时间是多少。我记得当时我选了3-5小时。...因为自己的数学基础本身比较差，对数据挖掘也是门外汉，每周的学习做起来都要查大量的资料，我觉得自己找资料的时间都不止3小时，而作业时间也不只2小时，加在一起绝对超过了5小时。...不过，正是因为学起来有困难，我认为才有学习的必要。如果是学一些gis类的东西，结合自己的经验应该会容易很多，但这次要学的不是gis，是数据挖掘，是我为了提升自己的能力自己选的方向。...为了学好这些知识，除了每周发起者写的一些学习内容与要求，我自己也买了一些机器学习的书籍在看，总之，为了遇见更好的自己，加油吧！作业直接代码吧！截图 ? ? ?...\n',des['ID']) print('Age\n','-*'*38+'-\n',des['Age']) print('Fare\n','-*'*38+'-\n',des['Fare']) #绘分布图

3272 0

重温统计学之七——抽样分布

中心极限定理（Central Limit Theorem）中心极限定理帮助我们了解以下事实，无论总体的分布是否为正态： 1. 样本均值的均值和总体均值近似 2....样本均值的标准偏差总是等于标准误差 3. 样本容量越大，其样本均值越接近正态分布抽样分布（Sampling Distributions）抽样分布是样本统计量的分布。...它可以被看作是从同一指定大小的总体中，所有可能样本的统计量分布。示例我们对某一特定森林中树木的平均高度感兴趣。为了快速得到结果，我们让5名学生每个人都去测量25颗树的样本。...那么学生收集到的均值与总体均值有多少的标准误差？首先我们需要求出所有学生收集到的样本均值的平均值： ? 然后通过公式计算样本的标准误差： ?...可以看出我们的样本分布非常接近于总体分布。

6422 0

如何通过抽样分布估计你的模型的不确定性

通过在许多随机生成的测试集上评估你的模型并记录结果，你可以估计你的统计数据的抽样分布，从而估计μ和σ。...我想重申,标准差是我们感兴趣的数量,这告诉我们多少我们的统计变化已经计算在许多随机测试集,而不是平均数标准误差这告诉我们多远从人口抽样分布的均值。...当你从总体（整个数据集）生成更多样本（测试集）时，由于中心极限定理，任何统计量的采样分布都接近正态分布。用符号X表示我们的统计信息，其抽样分布在数学上表示为： ?...这正是我将在本文中通过估算用于评估二元分类器性能的4种常用统计数据的抽样分布来证明的结果：准确性，精度，召回率和ROC曲线下的面积。...结论在这篇文章中，我们介绍了一种快速而简单的方法，通过估计统计数据的抽样分布来计算机器学习模型的不确定性。

5053 0

python KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） -- 检验数据是否符合某种分布

python 检验数据分布，KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x...KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事，KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。...PS：t-检验的假设是检验的数据满足正态分布，否则对于小样本不满足正态分布的数据用t-检验就会造成较大的偏差，虽然对于大样本不满足正态分布的数据而言t-检验还是相当精确有效的手段。...与类似的分布检验方式比较经常使用的拟合优度检验和Kolmogorov-Smirnov检验的检验功效较低，在许多计算机软件的Kolmogorov-Smirnov检验无论是大小样本都用大样本近似的公式，很不精准...拟合优度检验和Kolmogorov-Smirnov检验都采用实际频数和期望频数进行检验，前者既可用于连续总体，又可用于离散总体，而Kolmogorov-Smirnov检验只适用于连续和定量数据。

8.9K6 0

绘制KOLMOGOROV-SMIRNOV KS检验图ECDF经验累积分布函数曲线

p=24925 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。...KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事，KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。...Kolmogorov-Smirnov检验优点和缺点两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的差异都敏感而成为比较两样本的最有用且常规的非参数方法之一。...缺点：只适用于连续分布；在分布中间敏感，在两端不够敏感；最大的局限在于整个分布需要完全确定，如果位置，形状等参数都是从数据中估计的，判定区间不再有效，因此这些参数一般只能通过模拟得到。...绘制Kolmogorov-Smirnov检验的ECDF曲线绘制Kolmogorov-Smirnov检验的ECDF曲线以及分布之间的最大距离（D）的一个快速R例子。

1.1K2 0

分层抽样不按比例如何加权_按比例分层抽样和定额抽样的区别？

两者的本质区别在于是否以概率为基础，比例分层抽样是概率抽样而后者是非概率抽样。...从最宏观的角度来说，比例分层抽样产生的样本是随机抽样样本，其本身可以进行抽样误差的评估和推断检验，进而把你样本的结论推广到总体。而定额抽样本身不具备这种可能。...但是，分层抽样在确定分层变量之后，对每一个组内需要随机抽样或者等距抽样，这就使得每一个小组中的样本是随机样本，且合并后的样本也是随机样本。...而配额抽样则不要求随机抽样，可以使用其他的非概率抽样，比如雪球抽样。第二，关于加权，分层抽样对每个小组的样本数进行控制而配额抽样对subsample size不做要求，仅仅变量的结果上进行加权。...关于两者优劣，分层抽样提供了推断统计的基础。并且尤其随机抽样或者系统抽样的产生，避免了一些外在的偏差。比如，在配额抽样中，看上去友好的人有更高的几率被抽到。但是，很多时候，分层抽样并不具有可能性。

1.1K2 0

预测建模中的重抽样方法

重抽样技术大家应该都不陌生，比如常用的K折交叉验证、bootstrap、训练集/测试集划分，等，都属于重抽样技术。...重抽样的方法有很多种，除了大家常见的K折交叉验证、bootstrap，还有蒙特卡洛交叉验证、留一法交叉验证等。如何选择合适的重抽样方法呢？这个一定要和你的数据结合讨论，没有金标准！...看到类似的问题，我想这部分朋友可能把重抽样的目的搞错了，重抽样的目的不是为了提高模型表现，重抽样也确实不能提高模型表现！...0.5了，而你重抽样10次，得到的结果是10次的平均，这样的结果很明显是更加稳健的。...有些人不理解，把这种方法和嵌套重抽样混为一谈。其实这两个有着本质的区别。嵌套重抽样是在训练模型时使用的，把两份数据集全都用到了，而且两份数据集都会再叠加其他重抽样方法。

1.1K2 0

股票收益分布一致性检验KS检验KOLMOGOROV-SMIRNOV、置换检验PERMUTATION TEST可视化

事实上，至少有两种方法可以检验两个密度或两个分布之间的一致性。第一种是比较经典的。这种检验被称为Kolmogorov-Smirnov检验。...这是估计密度的样子： Kolmogorov-Smirnov 检验我们可以做的是计算每个密度的累积分布函数。2018年的那个和不包括2018年的那个。...Kolmogorov-Smirnov 检验 - R 代码让我们将 2018 年的每日收益与其余收益进行比较，看看基于 Kolmogorov-Smirnov 检验的分布是否相同： # Kolmogorov-Smirnov...所以没有证据表明2018年的分布与其他的分布有任何不同。让我们来看看置换检验。主要原因是，鉴于Kolmogorov-Smirnov 检验是基于极限分布的，为了使其有效，我们需要大量的观察结果。...这是结果：等密度检验：p 值 = 0.326 ---- 本文摘选《R语言股票收益分布一致性检验KS检验KOLMOGOROV-SMIRNOV、置换检验PERMUTATION TEST可视化》

4134 0

Spring Cloud构建微服务架构：分布式服务跟踪（抽样收集）【Dalston版】

通过 TraceID和 SpanID已经实现了对分布式系统中的请求跟踪，而这些记录的跟踪信息最终会被分析系统收集起来，并用来实现对分布式系统的监控和分析功能，比如：预警延迟过长的请求链路、查询请求链路的调用明细等...理论上来说，我们收集的跟踪信息越多就可以更好的反映出系统的实际运行情况，并给出更精准的预警和分析，但是在高并发的分布式系统运行时，大量的请求调用会产生海量的跟踪日志信息，如果我们收集过多的跟踪信息将会对我们整个分布式系统的性能造成一定的影响...在Sleuth中的抽样收集策略是通过 Sampler接口实现的，它的定义如下： public interface Sampler { /** * @return true if the...() { return new AlwaysSampler(); } 在实际使用时，通过与Span对象中存储信息的配合，我们可以根据实际情况做出更贴近需求的抽样策略，比如实现一个仅对包含指定Tag...那么我们在设计抽样策略时，主要考虑在不对系统造成明显性能影响的情况下，以在日志保留时间窗内充分利用存储空间的原则来实现抽样策略。

7276 0

python实现的分层随机抽样案例

昨天写了一段用来做分层随机抽样的代码，很粗糙，不过用公司的2万名导购名单试了一下，结果感人，我觉得此刻的我已经要上天了，哈哈哈哈哈哈代码如下： #分层随机抽样 stratified sampling...：对层标签进行计数，获取每一个层标签的总数，并将结果存进字典 4、第三步：根据抽样比例p，计算出每层实际应抽取的个数，并存入一个新的字典 5、第四步：从源数据列表中抽取出目标数据，每层抽取的个数由第三步的字典进行指定...大神们如果看到这段代码，还请不吝赐教，看看代码可以怎样优化，或者有更好的设计思路补充拓展：pandas实现对dataframe抽样的实现随机抽样 import pandas as pd #对dataframe...随机抽取2000个样本 pd.sample(df, n=2000) 分层抽样利用sklean中的函数灵活进行抽样 from sklearn.model_selection import train_test_split...python实现的分层随机抽样案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

3.1K2 0

抽样理论中有哪些令人印象深刻(有趣)的结论?

重现玻尔兹曼分布我们知道抽样方法的目标就是抽样一个分布，那么布朗运动和分布又有什么关系呢？假设粒子在一个势能中运动，它的运动方程由郎之万动力学描述： ?...按照(1)式相同的解法，我们会得到关于粒子位置分布的解： ? 这个方程就是我们常见的玻尔兹曼分布。通过郎之万方程，我们竟然获得了粒子的分布。...郎之万动力学采样法我们从布朗运动出发，通过郎之万动力学，架起来动力学和分布的桥梁。...接下来就可以利用这个桥梁来采样了：通过模拟动力学来采样分布，具体而言就是精确模拟粒子在势能以及热涨落中运动，捕捉粒子的位置，作为样本，就会得到想要的分布。...最后要给大家交代的就是“势能”以及“热涨落”怎么来模拟：热涨落力具有高斯分布，于是我们可以用高斯分布来模拟这个力： ? 对于贝叶斯分布后验分布， ? 根据玻尔兹曼分布，其势能就是 ?

2.3K1 0

优思学院｜抽样检验的意义是什么?

抽样检验虽然不能保证每一个产品的质量，但它却可以在某个“机率”下，保证每批的质量。优思学院认为由于可节省检验费用，在经济观点上很有利，因此，根据商品的质量特性及其使用目的，抽样检验可以适用于很多情况。...但是，实施抽样检验时，其检验性质必须满足以下各条件：1.抽样检验的目的在于检验批的合格与否，因此产品可以批来处置。2.即使抽样检验的货批合格，也必须承认当中仍多少有不良品混入。...抽样检验却可以针对选出的样本进行十分正确的检验。而且根据统计方法，由部分数据推断全体的误差程度也可以控制在一定的范围内，是一信赖度颇高的检验。...（4）想节省检验经费时：抽样检验比起全数检验的数目少很多，所需经费也可节省不少。...由于是抽样检验，多少会有不良品混入的情形，在衡量此种情形所造成的不利与节省检验经费两者之间的利益后，发觉利多于弊时就可以采用抽样检验。

2862 0

【概率论与数理统计(研究生课程)】知识点总结6(抽样分布)

性质： E(\bar{X})=E(X),D(\bar{X})=\frac{D(X)}{n} E(S^2)=\sigma^2,E(S_n^2)=\frac{n-1}{n}\sigma^2 经验分布函数...：F_n(x)=\frac{m(x)}{n}, m(x)为样本小于x的个数。...(F(x))^{k-1}(1-F(x))^{n-k}f(x) 的密度函数： f_1(x)=n(1-F(x))^{n-1}f(x), \quad f_2(x)=n(F(x))^{n-1}f(x) 标准正态分布...X_1,X_2,\cdots,X_n独立同标准正态分布，\chi^2=X_1^2+X_2^2+\cdots+X_n^2 \sim \chi^2(n) \chi^2=\frac{1}{\sigma^2}...eta_n)', X=(X_1, X_2,\cdots,X_n)' \eta=AX, A=(a_{ij})_{n\times n} E\eta=A(EX), D\eta=A(DX)A' 样本均值和样本方差的分布

2372 0

Hive实现数据抽样的三种方法

Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示： 1....数据块抽样（tablesample()函数） 1） tablesample(n percent) 根据hive表数据的大小按比例抽取数据，并保存到新的hive表中。...分桶抽样语法： TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname]) 其中x是要抽样的桶编号，桶编号从1开始，colname表示抽样的列，y表示桶的数量。...随机抽样（rand()函数） 1）使用rand()函数进行随机抽样，limit关键字限制抽样返回的数据，其中rand函数前的distribute和sort关键字可以保证数据在mapper和reducer...阶段是随机分布的，案例如下： select * from table_name where col=xxx distribute by rand() sort by rand() limit num;

5.9K1 0

栈上分配存储器的方法 alloca 抽样

声明一个局部变量，必须分配在堆栈上，但有或没有它的方法当然，，那是 alloca 下面的代码显示了可变长度参数转换，alloca 要使用 int main(int argc, char ** argv...fr=aladdin 在调用 alloca() 的函数返回的时候, 它分配的内存会自己主动释放。也就是说, 用 alloca 分配的内存在某种程度上局部于函数的 ``堆栈帧" 或上下文中。...alloca() 不具可移植性, 并且在没有传统堆栈的机器上非常难实现。当它的返回值直接传入还有一个函数时会带来问题, 如 fgets(alloca(100), 100, stdin)。...因为这些原因, alloca() 不合标准, 不宜使用在必须广泛移植的程序中, 无论它可能多么实用。既然 C99 支持变长数组(VLA), 它能够更好的完成 alloca() 一旦任务。

2362 0

【WWW2021】高效的非抽样知识图谱嵌入

来源：专知本文附论文，建议阅读5分钟NS-KGE的基本思想是在模型学习中考虑KG中的所有负面实例，从而避免负面抽样。知识图谱(KG)是一种灵活的结构，能够描述数据实体之间的复杂关系。...目前，大多数KG嵌入模型都是基于负采样进行训练的，即模型的目标是最大限度地增加KG内被连接实体的某些相似度，同时最小化被采样的断开实体的相似度。...负抽样通过只考虑负实例的子集，降低了模型学习的时间复杂度，这可能会由于抽样过程的不确定性而无法提供稳定的模型性能。...为了避免这一缺陷，我们提出了一种新的KG嵌入高效非采样知识图谱嵌入框架(NS-KGE)。其基本思想是在模型学习中考虑KG中的所有负面实例，从而避免负面抽样。...框架可应用于基于平方损失的知识图谱嵌入模型或其损失可转换为平方损失的模型。这种非抽样策略的一个自然副作用是增加了模型学习的计算复杂度。

4863 0

独家 | 如何比较两个或多个分布形态（附链接）

另外一个选择是分层抽样，额可以事先确保特定协变量是平衡的。在本文中，我们将通过不同方式比较两组（或多组）分布并评估他们之间差异的量级和显著性水平。...Kolmogorov-Smirnov检验 Kolmogorov-Smirnov检验可能是比较分布最流行的非参数检验。Kolmogorov-Smirnov检验的思想是比较两组的累积分布。...特别是，Kolmogorov-Smirnov检验统计量是两个累积分布之间的最大绝对差值。...Kolmogorov-Smirnov检验统计量,图片来自作者其中F₁和F₂为两个累积分布函数，x为基础变量的值。...Kolmogorov- smirnov检验统计量的渐近分布是Kolmogorov分布。为了更好地理解检验，让我们画出累积分布函数和检验统计量。首先，我们计算累积分布函数。

1.5K3 0

R中的假设检验方法

更多检验方法详细介绍如下： ①Kolmogorov-Smirnov正态性检验 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法，若两者间的差距很小...注意：在做单样本K-S检验或者正态检验时，有时会有错误提示“Kolmogorov–Smirnov检验里不应该有连结”，这是因为K-S检验只对连续CDF有效，而连续CDF中出现相同值的概率为0，因此R会报错...与几何分布类似，超几何分布也是一种离散概率分布，用于描述无放回抽样实验结果。例如有样本产品数为N，其中不合格产品数为D，无放回抽取产品数n，则不合格产品数k服从超几何分布。...而列联表则实际上可以看成无放回抽样结果的展示。...T为理论数，是根据检验假设推断出来的；即假设这两组的发癌率本无不同，差别仅是由抽样误差所致。

1.2K3 0

【经典书】概率与统计导论（附pdf）

在第6章中，我们研究了样本均值和样本方差等抽样统计量的概率分布。我们将展示如何使用一个著名的概率理论结果，即中心极限定理，来近似样本均值的概率分布。...此外，我们还介绍了关节基础数据来自正态分布总体的重要特殊情况下的样本均值和样本方差的概率分布。第7章展示了如何使用数据来估计感兴趣的参数。...本章的最后一节介绍了Kolmogorov-Smirnov程序，用于测试数据是否来自特定的连续概率分布。...第12章讨论了非参数假设检验，当人们无法假设潜在的分布具有某些特定的参数形式(如正态分布)时，可以使用非参数假设检验。第13章考虑质量控制的主题，一个关键的统计技术在制造和生产过程。...我们考虑了各种控制图，不仅包括休哈特控制图，还包括基于移动平均线和累积总和的更复杂的控制图。第14章讨论与寿命试验有关的问题。在本章中，指数分布，而不是正态分布，起着关键作用。编辑：文婧

1.1K5 0

常用连续型分布介绍及R语言实现

分布检验 Kolmogorov-Smirnov连续分布检验:检验单一样本是不是服从某一预先假设的特定分布的方法。...分布检验 Kolmogorov-Smirnov连续分布检验: 检验单一样本是不是服从某一预先假设的特定分布的方法。...分布检验 Kolmogorov-Smirnov连续分布检验: 检验单一样本是不是服从某一预先假设的特定分布的方法。...分布检验 Kolmogorov-Smirnov连续分布检验: 检验单一样本是不是服从某一预先假设的特定分布的方法。...分布检验 Kolmogorov-Smirnov连续分布检验: 检验单一样本是不是服从某一预先假设的特定分布的方法。

3.5K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭