sampling

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我只是想知道我的代码是油藏采样。我有一串我只想处理的浏览量。我一次处理一个综合浏览量。但是，由于大部分综合浏览量是相同的，所以我只是想随机选择任何网页浏览量（一次一个来处理）。例如，我的综合浏览量为 [www.example.com, www.example.com, www.example1.com, www.example3.com, ...] 我一次处理一个元素。这是我的代码。 impo

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奇怪的行为

我与RX运营商乱搞，并很好奇，为什么just(null).repeat()不作为参数工作，任何内置的运算符： Observable.interval(1, TimeUnit.SECONDS) .sample(Observable.just(null).repeat()) .subscribe(System.out::println); 我本来预计会打印0 1 2 3 ...

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如何从MATLAB中的几个矩阵中选择随机样本？

使用MATLAB，我有几个8760x1矩阵。我需要随机地从第一个选择一些数据，然后选择从另一矩阵中的数据，但是这是在相同的位置，从所述第一即 data1 = [a b c d e]; data2 = [f g h i j]; 我datasample [ACD]获得了数据，然后我需要选择[FHI]，此订单上，给我： out1 = [a c d] out2 = [f h i] 是datas

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计算符号变换之间的距离在采样数据

欲恢复在采样数据的阵列的时期： signal = [45, 46, -12, -12.5, 32, 35, 34, 25, 23, -23, -65, -3, 43, 23] 我要计数的周期的大小。一个时期以一个正数开始并移至负数，然后返回一个正数。例如： period1=[45 46 -12 -12.5 32] # length=5 period2=[32 35 34 25 23 -23

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如何使用多层栅格运行Kennard-Stone算法？

我正在处理一个空间数据集，我需要将其划分为一个训练和一个验证子集。具体来说，我有一个31带的光栅;我需要将它们全部用作将数据集划分为两个子集的参数。我希望使用Kennard-Stone算法进行除法，因此我研究了可用于R的两个现有函数。第一个是soil.spec包中的ken.sto。第二个是cran包中的duplex。问题是它们都需要一个矩阵或一个数据帧作为输入，而我有一个多层光栅，我只能转换成

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通过离散化加速度计

I获得具有由加速度传感器获得的尺寸1 * 1155的信号矢量的连续信号。此向量中值的示例是[0.5301 1.0039 1.4751 1.520]。我也有时间向量（大小1 * 983），这是聚集以秒为单位的数据的持续时间（因此它与增量1增加）时收集其在一个样本的采样数据频率fs = 102.4 Hz（采样时间Ts = 0.0098 s）。我想用MATLAB来离散信号，通过使用这个公式：x[

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如何基于R中另一个数据集的分布对数据进行采样

我想根据R中较小数据集的分布对大型数据集进行采样。我一直在寻找解决方案，但一段时间没有成功。我在R方面比较新，所以我很抱歉，如果这是直截了当的。但是，我尝试了一些solutions。以下是一些示例数据。我称之为观察模型：是 # Set seed set.seed(2) # Create smaller observed data Obs <- rnorm(1000, 5, 2.5)

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如何从R中的变量的每个级别采样相同数量的单位？

R中是否有任何函数会从变量的每个级别中选择相等数量的单元？例如，我有一个数据集，其中包含一个名为“品味”的变量，变量口味分为“坏”，“正常”和“良好”三个级别。现在我想选择一个样本，它从味道变量的每个等级中提取相同数量的单位。我如何在R中选择这样的样本？

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生成折叠取样过程中产生的数据帧对象

本文已被编辑以更准确地描述情况。我正在为我的工作使用一种折刀取样。 jackknifed数据将用于校准模型，未使用的数据将用于验证。不是立即进行分析，我想保存jackknifed样本作为dataframes，以及其对每个样品中删除的数据... 这很难解释，所以我会用一个例子以说明：该示例的目的是创建数据集4次。每次应该有两个数据集 - 一个长度为9（校准一个）和一个长度为3（验证一个）。 df

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如何从一个数据集基于数据集大小的标准样品

我有昏暗的22784 X 18 head(MS.DATA.IN.NUM.ZeroVar) X x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 1 1 15512 0.4608690 0.0492522 0.2264698 0.1498266 0.7528365 0.0100567 0.5797286 0.0032513 2 2 1550 0.4709677 0.