คำถามติดแท็ก weighted-sampling

ฉันมีชุดข้อมูลของการสังเกตตัวอย่างเก็บไว้เป็นจำนวนภายในช่วงถังขยะ เช่น: min/max count 40/44 1 45/49 2 50/54 3 55/59 4 70/74 1 ทีนี้การหาค่าประมาณโดยเฉลี่ยจากสิ่งนี้ค่อนข้างตรงไปตรงมา เพียงใช้ค่าเฉลี่ย (หรือค่ามัธยฐาน) ของแต่ละช่วง bin เป็นค่าสังเกตและนับเป็นน้ำหนักและหาค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก: x¯∗=1∑Ni=1wi∑i=1Nwixix¯∗=1∑i=1Nwi∑i=1Nwixi\bar{x}^* = \frac{1}{\sum_{i=1}^N w_i} \sum_{i=1}^N w_ix_i สำหรับกรณีทดสอบของฉันนี่ให้ฉัน 53.82 คำถามของฉันตอนนี้คือวิธีที่ถูกต้องในการหาค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (หรือความแปรปรวน) คืออะไร? จากการค้นหาของฉันฉันพบคำตอบหลายข้อ แต่ฉันไม่แน่ใจว่ามีชุดไหนที่เหมาะสมกับชุดข้อมูลของฉัน ผมสามารถที่จะหาสูตรต่อไปนี้ทั้งในคำถามที่นี่อีกและเอกสาร NIST สุ่ม s2∗=∑Ni=1wi(xi−x¯∗)2(M−1)M∑Ni=1wis2∗=∑i=1Nwi(xi−x¯∗)2(M−1)M∑i=1Nwis^{2*} = \frac{ \sum_{i=1}^N w_i (x_i - \bar{x}^*)^2 }{ \frac{(M-1)}{M} \sum_{i=1}^N w_i } ซึ่งให้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน …

24 variance  standard-deviation  weighted-sampling 

ฉันมีตัวอย่างถ่วงน้ำหนักซึ่งฉันต้องการคำนวณปริมาณ 1 จะเป็นการดีที่น้ำหนักเท่ากัน (ไม่ว่าจะ = 1 หรืออื่น ๆ ) ผลจะสอดคล้องกับพวกและอาร์เอสscipy.stats.scoreatpercentile()quantile(...,type=7) วิธีการง่ายๆวิธีหนึ่งคือ "คูณออก" ตัวอย่างโดยใช้ตุ้มน้ำหนักที่ให้ ที่ให้ ecdf "แบน" ในพื้นที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพในพื้นที่น้ำหนัก> 1 ซึ่งดูเหมือนว่าวิธีการที่ไม่ถูกต้องโดยสัญชาตญาณเมื่อตัวอย่างเป็นตัวอย่างย่อย โดยเฉพาะมันหมายความว่าตัวอย่างที่มีน้ำหนักทั้งหมดเท่ากับ 1 มีควอนไทล์ที่แตกต่างกันมากกว่าหนึ่งที่มีน้ำหนักทั้งหมดเท่ากับ 2 หรือ 3 (หมายเหตุอย่างไรก็ตามกระดาษที่อ้างถึงใน [1] จะใช้วิธีการนี้) http://en.wikipedia.org/wiki/Percentile#Weighted_percentileเป็นสูตรทางเลือกสำหรับเปอร์เซ็นไทล์แบบถ่วงน้ำหนัก มันไม่ชัดเจนในการกำหนดนี้ว่าตัวอย่างที่อยู่ติดกันที่มีค่าเหมือนกันควรนำมารวมกันก่อนและรวมน้ำหนักและในกรณีใด ๆ ผลลัพธ์ของผลลัพธ์จะไม่สอดคล้องกับชนิดเริ่มต้นของ R 7 quantile()ในกรณีที่ไม่มีน้ำหนัก / น้ำหนักเท่ากัน หน้าวิกิพีเดียเกี่ยวกับ quantiles ไม่ได้พูดถึงกรณีน้ำหนักเลย มีฟังก์ชั่นทั่วไปของฟังก์ชั่น quantile "type 7" แบบถ่วงน้ำหนักของ R หรือไม่? [ใช้ Python แต่เพียงมองหาอัลกอริทึมจริงๆดังนั้นภาษาใดก็ตามที่จะทำ] …

12 algorithms  quantiles  weighted-sampling 

ฉันกำลังมองหาคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจที่ซับซ้อนด้วยโมเดลหลายระดับในอาร์ฉันใช้surveyแพคเกจน้ำหนักเพื่อความน่าจะเป็นที่ไม่เท่ากันของการเลือกในแบบจำลองระดับเดียว แต่แพ็คเกจนี้ไม่มีฟังก์ชันสำหรับการสร้างแบบหลายระดับ lme4แพคเกจเป็นที่ดีสำหรับการสร้างแบบจำลองหลายระดับ แต่มีไม่ได้เป็นวิธีที่ฉันรู้ที่จะรวมน้ำหนักในระดับที่แตกต่างกันของการจัดกลุ่ม Asparouhov (2006)สร้างปัญหา: แบบหลายระดับมักถูกใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจากการออกแบบการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม การออกแบบการสุ่มตัวอย่างดังกล่าวมักจะใช้ความน่าจะเป็นที่ไม่เท่ากันของการเลือกในระดับคลัสเตอร์และระดับบุคคล น้ำหนักตัวอย่างจะถูกกำหนดในหนึ่งหรือทั้งสองระดับเพื่อสะท้อนความน่าจะเป็นเหล่านี้ หากน้ำหนักการสุ่มตัวอย่างถูกเพิกเฉยไม่ว่าในระดับใดการประมาณค่าพารามิเตอร์สามารถลำเอียงอย่างมาก แนวทางหนึ่งสำหรับแบบจำลองสองระดับคือตัวประมาณความน่าจะเป็นแบบหลอกหลายระดับ (MPML) ที่ใช้ใน MPLUS ( Asparouhov et al,? ) Carle (2009)ตรวจสอบแพ็คเกจซอฟต์แวร์ที่สำคัญและให้คำแนะนำเล็กน้อยเกี่ยวกับวิธีดำเนินการต่อ: ในการดำเนินการ MLM อย่างเหมาะสมกับข้อมูลการสำรวจที่ซับซ้อนและตุ้มน้ำหนักการออกแบบนักวิเคราะห์จำเป็นต้องใช้ซอฟต์แวร์ที่สามารถรวมน้ำหนักที่ปรับสัดส่วนไว้นอกโปรแกรม ปัจจุบันโปรแกรมซอฟต์แวร์ MLM ที่สำคัญสามโปรแกรมอนุญาตสิ่งนี้: Mplus (5.2), MLwiN (2.02) และ GLLAMM น่าเสียดายที่ HLM และ SAS ไม่สามารถทำได้ West และ Galecki (2013)ให้ความเห็นที่อัปเดตมากกว่าเดิมและฉันจะเสนอราคาข้อความที่เกี่ยวข้องตามความยาว: ในบางครั้งนักวิเคราะห์ต้องการปรับ LMM ให้เหมาะกับการสำรวจชุดข้อมูลที่รวบรวมจากตัวอย่างด้วยการออกแบบที่ซับซ้อน (ดู Heeringa et al, 2010, …

11 r  mixed-model  weighted-sampling  cluster-sample 

ฉันได้พบกับวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เรียกว่า "การสุ่มตัวอย่างน้ำหนัก / ความน่าจะเป็น" แต่ฉันไม่มีความคิดที่ดีว่าวิธีการสำรวจเหล่านี้เกี่ยวข้องกับอะไร การอ้างอิงอะไรในวรรณกรรมครอบคลุมหัวข้อนี้

9 sampling  weighted-sampling