random-sample

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    객체 목록을 병합하려고 시도했지만 순서가 바뀌지 만 작동하지 않습니다. 내가 random.shuffle(list_1) 를 사용하는 경우는 하나 개의리스트 것으로 셔플하지만 내가 first = list_1() second = list_2() merged = first + second ran = random.shuffle(merged) contex

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    고유 ID가 9000 개인 데이터 프레임 df가 있습니다. | id | 1 2 처럼 교체와 무작위 표본이 9000 IDS 100000 번 생성합니다. 내가 (사실, 0.5,100) df.sample 을 시도하지만 정확한 100000 수

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    성별, 연도 (신입생, 소포모어, 주니어, 시니어), 나이 및 GPA의 네 가지 변수를 사용하여 "students"라는 데이터 프레임을 만들려고합니다. 이 개념은 네 가지 수준의 측정을 나타내는 데이터 프레임 (명목, 서수, 간격 및 비율)을 갖는 것입니다. ID Gender Year Age GPA 1 Male Sophomore 0 3.9 2

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    또한 분포의 왜곡과 첨도를 기억해야하며이 값을 시뮬레이션 된 값에 반영해야합니다. 내 경험적 가치는 과거의 주식 수익률 (비표준 정규 분포)입니다. 나를 위해이 작업을 수행 할 기존 패키지가 있습니까? 온라인에서 볼 수있는 모든 패키지에는 처음 두 순간 만 있습니다.

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    여기 내 상황이 있습니다. 접근 방법에 대한 아이디어를 얻으려고 저만을 던지고 있습니다. 는 I는 가 어떻게 각 열에 하나는 '0'과 ONE을 하나만 하나만 발생 있어야되도록 범주에서 임의로 선택하여 행렬 (A)을 채울 수있는 카테고리 categories = [0, 1, 3] 및 10 x 5 행렬을 가지고 '1'? 내 생각 프로세스는 다음과 같습니다는 Fo

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    가능한 값은 B, S 및 N입니다. 현재 벡터에서 10 값이 test라는이 있습니다 : test <- c("B", "B", "S", "S", "B", "S", "S", "S", "S", "B") 첫 번째 요소를 제외한 테스트에서 샘플을 얻는 좋은 방법은 무엇입니까? 또는 두 번째 요소 등을 제외 하시겠습니까? 예를 들어, sample(test,3)은 테

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    임의 변수의 값 샘플에 따라 커널 밀도 추정을 사용하여 누적 밀도 함수를 만듭니다. I 필요한 것을 cdf = gaussian_kde(sample) 밀도 함수 생성 CDF 같다 확률 변수의 샘플 값을 생성하는 것이다. 나는 확률 분포 함수를 반전시키는 방법을 알고 있지만, 분석 할 수 없기 때문에 꽤 복잡한 준비가 필요하다. 통합 된 솔루션이 있습니까,

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    무작위 샘플링으로 데이터 세트를 생성하고 출력 크기를 제한 할 수 있습니까? ~ 260MB 텍스트 파일의 입력이 있고 원본 파일에서 무작위로 항목이 생성되는 다양한 크기 (~ 1MB, ~ 5MB, ~ 10MB, ...)의 파일을 생성하고 싶습니다. 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

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    20 개의 값 x1, ... x20이 있습니다. 각 값은 지금은 무작위로 하나의 데이터 포인트가 아닌 유니폼을 선택하고자하는 0과 1 사이의, 예를 0.22,0.23,0.25에 대한 ... x = rand(20,1); x = sort(x); 입니다. 가장 낮은 값을 갖는 데이터 포인트는 가장 높은 확률을 가져야하고 다른 값은 함수 값의 차이가 가장 낮

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    방법 initRandomSeed (에서 "초기화"변수) /* * File: random.cpp * ---------------- * This file implements the random.h interface. */ #include <cstdlib> #include <cmath> #include <ctime> #include "rando