解析 概率取样:定量市场调查中的概率抽样是指在调查总体样本中的每个单位都具有同等可能性被抽中的机会。 非概率取样:调查者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法。它不是严格按随机抽样原则来抽取样本,所以失去了大数定律的存在基础,也就无法确定抽样误差,无法正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体。
概率取样:定量市场调查中的概率抽样是指在调查总体样本中的每个单位都具有同等可能性被抽中的机会。 非概率取样:调查者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法。它不是严格按随机抽样原则来抽取样本,所以失去了大数定律的存在基础,也就无法确定抽样误差,无法正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体。
等概率随机取样是指从一个数据集中随机选择样本,使得每个样本被选择的概率相等。在PyTorch中,我们可以使用torch.utils.data.random_split函数来实现等概率随机取样。该函数将数据集随机划分为若干个子集,每个子集的大小相等,并且每个样本被分配到任意一个子集的概率相等。以下是一个简单的例子,说明如何在PyTorch中使用rand...
1.1 简单取样 1. 用独立等概率取样的方式取M个样本D,Ep[f]≈1M∑Mm=1f(x[m])Ep[f]≈1M∑m=1Mf(x[m]) 2. 对离散分布生成采样的方法,设X∈x1,x2,⋯,xM,P(X=Xi)=θiX∈x1,x2,⋯,xM,P(X=Xi)=θi, 把[0,1][0,1]分成M个区间,I1=[0,θ1),I2=[θ1,θ1+θ2),⋯I1=[...
pytorch等概率随机取样 pytorch随机数种子在PyTorch中,我们可以使用torch.randint或者torch.rand进行随机数生成,但这些方法生成的随机数之间是没有关联性的,也就是说,每次生成的随机数都是独立的,这可能不适合需要保证随机过程一致性的场合。这时,我们就需要设置随机数种子(Random Seed),以保证每次运行代码时,随机过程是...
取样问题:从n个元素中随机选取m个 从概率角度出发 考虑整数0,1,2,...,n-1,可以用上节的方法以概率m/n选取0(推导方式略)。但是对于1,必须考虑之前0是否被选取而以(m-1)/(n-1)或m/(n-1)的概率选取1,后续就更加麻烦。好在迭代是计算机的长项,只需要把这个是否选择当前数的随机事件稍作修改即可,使之...
概率冲刺考点11(下)-复杂取样概率 当前浏览器不支持播放,建议使用以下浏览器 下列软件均已通过安全验证,您可放心安装 谷歌浏览器 QQ浏览器 360浏览器 UP主简介 达立易考浙江 IP属地:浙江 粉丝数:0 作品数:392
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3. 实现取样 接下来,我们需要使用 PyTorch 的torch.randint函数来实现等概率随机取样。这里我们会随机取3个样本: num_samples=3# 设置需要取样的数量sample_indices=torch.randint(0,len(data),(num_samples,))# 随机取样索引samples=data[sample_indices]# 根据索引选择样本print(samples)# 打印随机取样的结果 ...