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  • 分层抽样

    2020-09-27 12:03:11
    分层抽样 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.randn(20).reshape(10,2)) df['2'] = [5,5,5,5,5,2,2,2,3,3] typicalNDict={ 5:3, 2:2, 3:1 } #函数定义 def typicalsamling...

    分层抽样

    import pandas as pd 
    import numpy as np
    df=pd.DataFrame(np.random.randn(20).reshape(10,2))
    df['2'] = [5,5,5,5,5,2,2,2,3,3]
    
    typicalNDict={
            5:3,
            2:2,
            3:1
            }
     
    #函数定义
     
    def typicalsamling(group,typicalNDict):
        name=group.name
        n=typicalNDict[name]
        return group.sample(n=n)
     
    result=df.groupby( '2',group_keys=False).apply(typicalsamling,typicalNDict)
     
    result
    

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    i=0
    for k, j in df.groupby(['2'],group_keys=False):
        i = i+1
        print('Group', i, k)
        print(j)
    

    在这里插入图片描述

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  • 2.1.3分层抽样.doc

    2021-09-08 19:56:15
    2.1.3分层抽样.doc
  • LPSS 代码根据拉丁化部分分层抽样方法在 [0,1] 上生成 n 维均匀样本。 该方法用于推广拉丁超立方抽样方法,以便在用户指定维度的子域上进行分层。 该方法详细描述于: Shields, MD 和 Zhang, J.(2016 年)。 “拉丁...
  • 分层抽样VBA代码,在office中实现
  • 分层抽样

    千次阅读 2019-05-24 23:13:53
    分层抽样的具体程序是:把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组(如男性和女性),从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样,样本相互独立。总体各单位按主要标志加以分组,分组的标志与关心的总体特征...

    分层抽样的具体程序是:把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组(如男性和女性),从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样样本相互独立。总体各单位按主要标志加以分组,分组的标志与关心的总体特征相关。例如,正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查,初步判别,在啤酒方面男性的知识与和女性的不同,那么性别应是划分层次的适当标准。如果不以这种方式进行分层抽样,分层抽样就得不到什么效果,花再多时间、精力和物资也是白费。

    分层抽样与简单随机抽样相比,往往选择分层抽样,因为它有显著的潜在统计效果。也就是说,如果从相同的总体中抽取两个样本,一个是分层样本,另一个是简单随机抽样样本,那么相对来说,分层样本的误差更小些。另一方面,如果目标是获得一个确定的抽样误差水平,那么更小的分层样本将达到这一目标。

     

    各层样本数的确定方法有3种:

    ①分层定比。即各层样本数与该层总体数的比值相等。例如,样本大小n=50,总体N=500,则n/N=0.1 即为样本比例,每层均按这个比例确定该层样本数。

    ②奈曼法。即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。

    ③非比例分配法。当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时,为使该层的特征在样本中得到足够的反映,可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。但这样做会增加推论的复杂性。

    在调查实践中,为提高分层样本精确度实际上要付出一些代价。通常,现实正确的分层抽样一般有三个步骤:

    首先,辩明突出的(重要的)人口统计特征和分类特征,这些特征与所研究的行为相关。例如,研究某种产品的消费率时,按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。为了把性别作为有意义的分层标志,调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。调查表明,一般来说,识别出 6 个重要的显著特征后,再增加显著特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。

    第二,确定在每个层次上总体的比例(如性别已被确定为一个显著的特征,那么总体中男性占多少比例,女性占多少比例呢?)。利用这个比例,可计算出样本中每组(层)应调查的人数。

    最后,调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本。

     

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  • sklearn的分层抽样

    千次阅读 2020-09-10 10:21:27
    sklearn的分层抽样目的StratifiedShuffleSplittrain_test_split二者拆分的数据交集 目的 比较sklearn的StratifiedShuffleSplit与train_test_split的区别 StratifiedShuffleSplit # 分层抽样 训练测试 from sklearn...

    目的

    比较sklearn的StratifiedShuffleSplit与train_test_split的区别

    StratifiedShuffleSplit

                                        # 分层抽样 训练测试
                                        from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
                                        sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=randoms)
                                      
        
                                        X=X_new3.copy()
                                        y=y_df.copy()
                                        for train_index, test_index in sss.split(X, y):  # 这里循环的次数由n_splits决定,前面指定的5
                                                #print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
                                                X_train, X_test = X.iloc[train_index,:], X.iloc[test_index,:]
                                                y_train, y_test = y.iloc[train_index,:], y.iloc[test_index,:]
                                        #  分层抽样 训练验证集
                                        sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.25, random_state=randoms)
                                        X=X_train.copy()
                                        y=y_train.copy()
                                        for train_index, test_index in sss.split(X, y):  # 这里循环的次数由n_splits决定,前面指定的5
                                                #print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
                                                X_train, X_validate = X.iloc[train_index,:], X.iloc[test_index,:]
                                                y_train, y_validate = y.iloc[train_index,:], y.iloc[test_index,:]
    

    train_test_split

    X_train1, X_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(X_new3, y_df, test_size=0.2, random_state=8,stratify=y_df)
    

    二者拆分的数据交集

    在这里插入图片描述
    二者拆分而成的样本一模一样

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  • 分层取样,分层抽样

    千次阅读 2018-11-16 14:36:53
    分层抽样法 也叫做类型抽样法。 分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体(或称为层)的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样...

    分层抽样法 也叫做类型抽样法

    分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体(或称为层)的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式,在调查中经常被使用。

    定量调查

    定量调查就是对一定数量的有代表性的样本,进行封闭式(结构性的)问卷访问,然后对调查的数据进行计算机的录入、整理和分析,并撰写报告的方法。

     

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  • 运用数理统计学原理分析了分层抽样的特点,基于二重抽样理论,建立了改进后的分层抽样模型,推导了基于最优分配的二重分层抽样率公式,并使用实际调查数据对分层方法进行了讨论,结论表明,该模型既保持了分层抽样...
  • 在进行数据处理时,我们有时需要在大量的样本中抽取出部分数据作为数据集进行模型训练或者模型验证,因此在本文中介绍分层抽样方法的python代码实现。 分层抽样分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同...
  • Python中如何实现分层抽样

    万次阅读 2017-07-14 08:41:31
    Python中如何实现分层抽样 在我们日常的数据分析工作中,常用到随机抽样这一数据获取的方法。 如果我们想在一个大的数据总体中,按照数据的不同分类进行分层抽样,在Python中如何用代码来实现这一操作呢。 下面我们...
  • R分层抽样(Stratified Sampling) 目录 R分层抽样(Stratified Sampling) R分层抽样 基于行数的分层抽样 基于行数比例的分层抽样 研究人员通常从一个总体(population)中提取样本(sample),并利用...
  • 基于聚类方法的审计分层抽样算法研究.pdf
  • 抽样方法主要包括:随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样。(1) 随机抽样就是按等概率原则直接从含有N个元素的总体中抽取n个元素组成样本(N>n)。这种方法简便易学,常用的办法就是抽签了。不过,这适合...
  • R语言随机抽样及分层抽样问题1、计算层次个数2、固定随机提取3、随机抽样 问题 > dim(ml_data) [1] 201253 11 场景:20万行数据中,抽取每个月中的任意一天的数据,即,2019-9-6/2019-9-7/2019-9-8… 1、计算...
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  • Python——数据分层抽样

    千次阅读 2020-07-17 16:41:28
    分层抽样,即先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别,然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本。 分层抽样能明显的降低抽样误差,并且便于针对不同类别的数据样本进行单独研究,因此是...
  • 2019_2020学年高中数学课时作业3分层抽样与系统抽样北师大版必修3202004290648
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  • 方差缩减——分层抽样 import numpy as np n = 500 estimates = np.empty([100, 2]) def g(x): if x >= 0 and x <= 1: y = np.exp(-x) / (1 + x ** 2) else: y = 0 return y def get_mean(X): ...

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