简单随机抽样：总体中每个个体被抽中的概率都相等 统计量 样本均值 样本方差 卡方分布 t分布–student 分布 f分布 F分布的分位点 抽样分布 正态总体的样本分布 两个正态总体的样本均值与样本方差

在使用pandas对结构化数据进行探索性分析时，我们经常需要打印几条样本出来看看数据读取和处理是否正确，除了用iloc函数以索引区间的方式读取，pandas为我们提供了更简单的head和tail函数，这两个函数的使用方法和效果如下。 1、head函数 pandas中的head函数的使用方法如下： import numpy as npimport pandas as pddf_data =

文章目录 什么是简单随机抽样？简单随机抽样的步骤简单随机抽样的优点简单随机抽样的缺点 什么是简单随机抽样？ 简单随机抽样是指从总体中以相同的概率随机选择一定数量的样本单元组成样本的一种方法。它要求每个样本单元被抽中的机会是均等的。每一个样本单元被选中的概率都是1/N，其中N是总体单位的数量。 简单随机抽样的步骤 确定样本大小：根据研究目的和所需的精确度，确定需要抽取的样本

讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。​ MATLAB教程新手入门篇（数学建模清风主讲，适合零基础同学观看）_哔哩哔哩_bilibili 节选自第3章：课后习题讲解中拓展的函数 在讲解第三章课后习题的过程中，我给大家拓展了一些讲义中没有介绍的新函数：  （7）randsample函数（★★★☆☆） rand取自单词random，

tn=5;% 每种类型随机抽样数 indextrain=[];% 训练样本序号集 for i=1:typenumber     index301= find(typemat== i);     n2=length(index301);     index302=randperm(n2);     index401=index301(index302(1:tn));     indextrain=[

对比 python中random.sample()方法可以随机地从指定列表中提取出N个不同的元素，列表的维数没有限制。 有文章指出：在实践中发现，当N的值比较大的时候，该方法执行速度很慢。可以用numpy random模块中的choice方法来提升随机提取的效率。 （有问题，从该文章看不出来random.sample方法比choice方法慢多少，我自己仿真倒是发现random.sample方

相关题目： 382. 链表随机节点 384. 打乱数组 398. 随机数索引 文章详解： 游戏中的随机抽样算法 class ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = nextclass RandListNode:"""382. 链表随机节点https://leetcode.cn/problem

本篇讨论蓄水库抽样算法 的 原理及其实现 最近在CSDN技术贴区看到一个帖子讨论这个问题： 问题：100个苹果完全随机分给4人，每人可能得0~100个。设计一个随机分配算法。要求：在结果随机（不可预知）基础上每种分配概率均等。如（25，25，25，25），（0，0，0，100）都是分配结果，机率一样。 看到下面有大量的讨论，我感觉都不是很对，所以写了这篇那博文，来讨论下这个问题。