R中按国家/地区的抽样观察
R中按国家/地区的抽样观察是指在R语言中使用抽样方法来获取特定国家或地区的观测数据。抽样观察是统计学中常用的一种数据收集方法，通过从总体中随机选择一部分样本来代表整体，以便进行统计推断和分析。
在R中，可以使用各种抽样函数来实现按国家/地区的抽样观察。以下是一些常用的抽样函数：
- sample()函数：该函数可以从给定的向量或数据框中随机抽取指定数量的样本。可以通过设置prob参数来指定每个样本的抽样概率，从而实现按国家/地区的抽样观察。
- stratified()函数：该函数可以实现分层抽样，即按照国家/地区进行分层，然后在每个层级中进行随机抽样。这样可以确保每个国家/地区都有代表性的样本。
- dplyr包中的sample_n()和sample_frac()函数：这些函数可以从数据框中随机抽取指定数量的样本或指定比例的样本。可以根据国家/地区的变量进行抽样，以实现按国家/地区的抽样观察。
抽样观察在数据分析和统计推断中具有重要意义。通过按国家/地区的抽样观察，可以获取代表性的样本数据，从而进行更准确的统计分析和推断。例如，在市场调研中，可以按国家/地区的抽样观察来获取不同地区消费者的意见和偏好，以指导产品定位和市场策略。
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二次抽样，使样本统计与人口统计相匹配
data-mining、dataset、statistics、sampling
我想研究各种测试策略对产品的影响。比如说椅子。我从500把椅子开始，这些椅子是我从车库/院子里买来的。他们有各种形状和尺寸，不同的制造商等，但我仔细地测量了每一个和记录:制造商，高度，宽度，深度和面料类型。我计算我的人口参数。我发现一些参数是正常的，另一些是均匀的，织物类型大多是棉的，而有些是皮革的。
我想把我的500把椅子分成100组，这样每组都有相似的样本统计数据。这样，我就可以区分各种测试对椅子的影响，而不必担心我实际上是在观察输入分布的差异。我不想把所有的皮椅都归一组。
我尝试过随机分组我的数据集，但在一个统计数据中，我总是有很差的偏差。我认为可能可以从随机分组开始，然后随机选择一对椅
浏览 0提问于2019-02-12得票数 4
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R数据的抽样
r、dataframe、sampling
我有一个数据与各种房地产清单，类似于以下。
ADDRESS PRICE ZIP ...
123 Main St 400,000 45678
23 Green Ln 380,000 45670
29 Green Ln 385,000 45670
...
我想为测试数据集执行分层随机样本。换句话说，我想从每个邮政编码中获取30%的条目，并将它们分离到一个新的数据集中。我对R数据不熟悉，那么我将如何执行这样的操作呢？
我像这样使用了示例函数
sample(c(1:103), size=31, replace = F)
但是，如何将这些特定的行放入新的dat
浏览 3提问于2020-07-09得票数 0
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关于如何平衡不平衡的数据
machine-learning、scikit-learn、imbalanced-data
当我在Scikit学习中阅读决策树时，我发现：
在训练前平衡数据集，以防止树偏向于占主导地位的类。类平衡可以通过从每个类中抽取相同数量的样本来实现，或者最好通过将每个类的样本权重(sample_weight)的总和归一化为相同的值来实现。
在链接中：
我很困惑。
(1)
类平衡可以通过从每个类中抽取相同数量的样本来实现。
如果我这样做，应该为每个类中的每个样本添加一个适当的样本权重(或者添加类样本.)。
例如，如果我有两个类:A和B，有示例数
A:100 B:10000
我可以为每个样本输入10000个样本并设定权重：
输入样本A:10000，输入样本B:10000
浏览 2提问于2016-08-24得票数 1
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如何从文本文档数据库中进行有效的抽样？
dataset、databases、sampling
问题:我想知道从数据库中执行有效抽样的方法。数据库的大小是关于250K文本文档的，在这种情况下，每个文本文档都涉及到一些专业(电气工程、医学等)。到目前为止，我已经看到了一些简单的技术，如简单随机样本和分层抽样；但是，出于以下原因，我认为应用它们并不是一个好主意：
例如，在简单的随机抽样的情况下，数据库中有几个关于海军工程或艺术专业的文档。因此，我认为这种方法不太可能对它们进行抽样，但我希望尽可能地对每一个主要方面进行抽样。
在分层抽样的情况下，大多数文件都涉及多个专业，因此我不能将数据库划分为子组，因为它们不会相互排斥，至少对于每个专业都是一个子组的情况是如此。
最后，由于计算成本昂贵，我无
浏览 0提问于2015-03-11得票数 2
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如何在R中抽取样本，使原始比例保持不变
r、database、analytics、sampling
我希望从数据中抽取一个样本，使变量的原始比例保持不变。例如，如果在我的原始数据中有1000个值，其中有100个a值，800个b值和100个c值。如果我要从这个原始数据中抽取100个值，它应该有10个a值，80个b值和10个c值。请帮助！
浏览 5提问于2017-07-06得票数 0
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随机大小的随机行子集
r、dplyr
我遵循关于提取行的随机子集的问题。
我的数据看起来是：
scenario urban_areas_simple place population
North Primary Urban Areas Leeds 700,000
South Primary Urban Areas London 9,000,000
Scotland Rural Shetland 22,000
... ... ...
使用dplyr，
浏览 1提问于2017-10-27得票数 1
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用概率分布填充缺值
pyspark、missing-data、data-imputation
我想在我的数据中填充丢失的值。
In [1]: df = spark.createDataFrame([[1],[1],[2],[3],[3],[None],[3],[None],[3],[2],[None],[1],[4]], ['data'])
In [2]: df.show()
+----+
|data|
+----+
| 1|
| 1|
| 2|
| 3|
| 3|
|null|
| 3|
|null|
| 3|
| 2|
|null|
| 1|
| 4|
+----+
我知道我可以
浏览 0提问于2017-10-08得票数 1
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在数据框中随机采样一定百分比的行
r、row、subset、random-sample
与问题相关。
gender <- c("F", "M", "M", "F", "F", "M", "F", "F")
age <- c(23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37)
mydf <- data.frame(gender, age)
mydf[ sample( which(mydf$gender=='F'), 3 ), ]
不是选择一定数量的行(在上面的例子中是3行)，我怎么能用"F“随
浏览 0提问于2013-02-23得票数 20
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负采样-如何从噪声分布中提取负样本？
python、nlp
据我所知，负采样随机抽样的K negative samples来自一个噪声分布，P(w)。噪声分布基本上是频率分布+对词的一些修正。通常我们选择K = 5 ~ 20阴性样本。
P(w) = Uw(w)^(3/4) / normalization_factor
我看到了这两个相同的方程，用两个不同的符号来表示：
三个问题：
蓝色盒子的意思是什么？j和i的意义何在？
第二个方程似乎没有显示从噪声分布中“随机抽取”单词的任何东西。k在红色盒子里的意思是什么？
如何从噪声分布中选择噪声样本？
假设归一化噪声分布看起来像下面的字典：
dist = {'apple&#
浏览 0提问于2019-04-24得票数 3
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如何利用Rstudio中的面板数据制作分层随机样本？
r、sampling、panel-data
我想做一个分层随机样本的面板数据。该怎么做呢？
例子:最相似的情况是数据集枪，包括在AER包"R“。它有51个州，在23年中有13个变量。在这里，有两种情况：
如何制作40个州的分层随机样本？如何使size=40状态的随机样本成为一个随机样本？
我试过用这个：
set.seed(2)
samp1=strata(Guns, ("levels(Guns$state)"), size=c(40), method = "srswor")
但是返回一个错误：
Error in strata(Guns, (levels(Guns$state)), size = c
浏览 3提问于2021-02-12得票数 0
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不使用随机抽样()？
algorithm、sampling
最近我被要求实现一个sampleStream()方法，该方法将以相同的概率选择每个元素，但不使用随机()。我以为面试官是在寻找储层取样，但当我跌跌撞撞地通过它时，他补充道，这是一种叫做"“的方法。诚然，我可能被抛弃了，因为有一种叫做分层抽样的统计方法，我试着考虑如何用它来不随机地从流中抽取元素。他指定的输入是要抽样的项目数，以及我应该抽样的比率(大约是1000/100,000)。
无论如何，我仍然困在这个问题上，尽管我已经没有得到这份工作，因为我没有正确地回答它。谷歌已经让我失望了。有人能帮我理解吗？
浏览 1提问于2015-11-14得票数 2
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如何对统计统一的数据集进行抽样
dataset
我有一个数据集，它的发行版如下所示：
📷
我需要从集合中获取随机样本数据，以便分布更加均匀。类似这样的东西(把绿地中的数据取出来)：
📷
我知道如何通过获取数据，放入单独的“存储桶”(将数据分发到X桶，从每个桶获取Y样本)，但我想知道是否有更简单的方法。
这个结果不需要100%的精确性--一个好的近似就足够了。
浏览 0提问于2016-11-29得票数 3
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具有给定特征的数据随机样本
python、pandas、dataframe、random、sample
我有一个数据df与病人subject_id，包括他们的gender和age。
我想从这个数据中随机抽取一个大小为n的样本，其特征如下：
50%男性，50%女性 40岁
你知道我怎么能用python来完成这个任务吗？谢谢!
浏览 3提问于2021-12-01得票数 1
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R中按国家/地区的抽样观察
r、tidyr
假设我有一个数据帧(df)，它由4000个观察值组成，结构如下 Country | Date | Log_GDP | Log_DMSP | Log_Population. 每个国家/地区在数据框中出现多次，因为这是面板数据。如何从该数据帧中随机抽取200个国家/地区，以便将它们输入到如下所示的lm()函数中？ lm(Log_GDP ~ 1 + Log_Population + Log_DMSP+as.factor(Date),data=sampled_df)
浏览 30提问于2020-04-30得票数 0
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包括NA矩阵在内的子集矩阵
r、subset、na
我有这样的矩阵：
a b c d
[1] as ac ad ae
[2] bd bf bg bh
[3] NA cf cd ce
[4] NA NA dr dy
[5] NA NA NA ej
我希望根据50%的观察结果将每一列分别划分为一个矩阵或列表，因此我希望输出如下所示：
a b c d
[1] as ac ad ae
[2] NA bf bg bh
[3] NA NA NA ce
到目前为止，我已经习惯于为没有NA的独
浏览 2提问于2016-05-11得票数 0
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机器学习分类问题中如何处理小而不平衡的数据集
machine-learning、classification、data-analysis
我正在处理一个非常具有挑战性的分类问题，其中我有三个问题:一个小的数据集(大约800个样本)，不平衡的数据集(4个类，每个类有1-600个样本，2/3/4-50个样本)，以及其中一个特征中缺少的数据。
我一直在考虑的一些事情：
生成合成数据，例如使用SMOTE (合成少数群体过采样技术).
将这一分类转变为少数群体和多数群体之间的二元分类。
结合不同的分类器，给负样本更多的权重(万一我变成二进制分类器)。
通过在成本函数中应用特定的权重进行成本敏感的学习(有点类似于前面的，但使用了所有4个类)。
我打算作为分类器，朴素贝叶斯，支持向量机，随机森林和神经网络和2倍交叉验证
浏览 4提问于2015-11-19得票数 4
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在保持某些分类变量的相同比例的情况下的R样本
r、sample
我想从我的数据集中随机生成一个训练样本和测试样本(大约80%-20%)。然而，我有一个分类变量，它要么是0，要么是1，并且希望在两个样本中保持1与0的比例相同。我尝试了几种不同的方法，比如sample_frac，但都没有成功。 怎么能做这样的事呢？
浏览 45提问于2021-07-22得票数 0
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从python中的列表中快速、独立地随机抽取/抽样-固定的概率，而不是总数
python、numpy、pandas、random
我想从列表中抽取一个项目样本，但我希望设置每个项目被包含的概率，而不是要绘制的项目总数(因此random.sample()不起作用)。下面的代码达到了我想要的效果(其中p是包含的概率，条目是事物的列表)：
[item for item in items if random.random() < p]
但速度很慢。有加快速度的建议吗？
这个列表的长度和类型(都是整数)高达1,000万项，所以也许有一个numpy /大熊猫的解决方案？
谢谢!
尼克
浏览 1提问于2015-01-29得票数 2
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理解numpy中的分层抽样
numpy、machine-learning、statistics
我目前正在完成一本关于机器的练习本，学习如何让我的脚湿润，这样就可以说是在训练了。目前，我正在研究一个房地产数据集:每个实例都是加州的一个区，有几个属性，包括该地区的中等收入，其规模和上限为15。收入中值直方图显示，大多数收入中值集中在2至5之间，但有些数值远远超过6。作者希望根据收入中值进行分层抽样。他提供了创建收入类别属性的下一段代码。
housing["income_cat"] = np.ceil(housing["median_income"] / 1.5)
housing["income_cat"].where(housing["
浏览 3提问于2019-04-06得票数 0
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用numpy.random.normal实现rnorm的功能
python、r、numpy
对于R中数的向量m(长度N)，我们可以写
rnorm(N, mean = m, sd = 1)
这将给出一个长度为N的向量，其中每个元素都是一个正态分布的样本，集中在m的不同元素上。我的问题是，对于numpy，能很容易地做到同样的吗？据我所知，numpy.random.normal()要求所有元素的loc都是相同的。问题是，我想要一个具有不同方法的随机向量。
此外，在编写这篇文章时，从标准正态分布中抽取样本并转换该样本是否有效？那就容易多了。
浏览 1提问于2020-10-21得票数 0
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