이전에 데이터 프레임에서 무작위로 샘플 코드를 가져 와서 상위 수준의 모든 통계 단위에서 샘플링하지 않는다는 것을 깨달았습니다. 약 1 백만개의 우편 번호와 7000 개의 중간 산출물 통계 단위가 있습니다. 샘플에 각 통계 단위의 포스트 코드 수가 대략 같아야합니다. 각 상위 수준 통계 단위에서 35 개의 엽서 코드를 무작위로 샘플링하려면 어떻게합니까? 어
을 sample으로 이해하는 데 문제가 있습니다. 예를 들어 정수 1,2,으로 크기 100의 샘플 데이터 세트를 만들고 싶습니다. 4. 각각 0.1,0.2,0.3 & 0.4의 확률을 사용하고 있습니다. 에는 sample1 < -sample (1 : 4,100, 대체 = T, PROB = 서열 (0.1,0.4,0.1)) 그래서, 지금은 1, 2의 정수와 샘플
사용자 및 게시물이있는 테이블에서 임의의 샘플을 만들어야합니다. 각 사용자는 둘 이상의 게시물을 가질 수 있습니다. 가변 크기의 사용자 중에서 200 개를 선택해야합니다 (매일 다른 합계를 갖게됩니다). 은 내가 랜드() 변수를 생성하고 200/count(*)
에서이 랜드를 (이 항목 만)를 선택하지만 문제는 사용자가 반복했을 수도 것입니다. 원래의 사
이전 질문에 대한 몇 가지 우수한 답장을 통해 - selecting n random rows across all levels of a factor within a dataframe -이 문제의 확장을 고려해 왔습니다. 이전 질문은 특정 요인의 각 수준에서 임의로 n 행/관측을 샘플링하고 새로운 데이터 프레임의 모든 정보를 결합하려고했습니다. 그러나 이러한
줄리아의 배열에서 샘플을 간단하게하기 위해 n - 말하면 10을 표시하려고합니다. 기능 wsample, 아래 ndraws을 사용하면 내가 Julia 0.2을 사용하고 using Distributions
population = [ 1, 10 ]
weights = [ .4, .6 ]
population_idx = wsample(population, wei
데이터 프레임에서 무작위로 추출한 두 개의 하위 샘플을 가져와 서브 샘플의 열 평균을 추출하고 평균 차이를 계산하려고합니다. 아래의 기능과 replicatedo.call 내에서의 사용은 지금까지 내가 말할 수있는 일을해야하지만, 나는 오류 메시지가 계속 : 예 데이터 : > dput(a)
structure(list(index = 1:30, val = c(
retrieve one record quickly에 대한 방법이나 여러 레코드를 비효율적으로 검색하는 방법에 대해서는 잘 설명되어 있습니다 (모든 ID를 추출하여). 나는 수백만 개의 레코드 테이블에서 N 개의 레코드를 검색하는 가장 빠른 방법이 무엇인지 궁금합니다. 3M 행의 MariaDB 테이블에서 모든 ID를 뽑아 내면 10 초 이상 걸리며 rand(
제대로 작동하지. 나는 attributeEval 필터와 stringtowordvector 그때 난이 샘플을 가지고, 한 배를 제거 체인 때 내 임의 씨는 그러나 0 입니다. 어떻게 두 주름이 같은 경우가 있는지 확인합니까? 어느 쪽의 표본을 따라도 괜찮습니다. 필자는 기능 선택의 효율성을 비교하려고 노력하고 있으며 다른 테스트 세트를 사용하는 것은 효과가
gstreamer-1.0을 사용하는 간단한 응용 프로그램을 작성 중이며 파이프 라인을 통해 내 응용 프로그램에 전달 된 버퍼를 수신하고 싶습니다. 이렇게하려면 파이프 라인 끝 부분에 appsink 플러그인을 사용합니다. 지금까지 모든 노력하고 있습니다,하지만 난 버퍼를받을하고자 할 때, 나는 이러한 오류 (응용 프로그램 : 31759) : 수 (주장 'G_