Stratified Sampling
모집단을 계층 구조로 나눠서 각 계층마다 샘플링을 진행하는 방법
1.1. 예
미국 인구 투표율을 조사할 때 흑인, 백인, 그리고 아시아인으로 나눈 뒤 투표 여부를 샘플링한다.
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Stratified K-fold cross-validation 방식 중 하나 각 fold 를 가져올때마다 타겟 class 의 구성 비율이 동일하도록 가져온다. 2. Related 3. References 3.1.
Inverse Transform Sampling Inverse transform sampling 는 어떤 확률 분포에서 해당 분포의 inverse cumulative distribution (또는 quantile function) F^{-1}(x) 를 활용해서 임의의 값을 생성하는 방법을 의미한다.
Standard Deviation 집단에 속한 평균을 중심으로 퍼진 정도를 의미한다. 해당 집단이 모 집단인 경우 모 표준편차를 의미하고, 표본 집단을 대상으로 한다면 표본 표준편차를 뜻한다.
Categorical Distribution Related References.
Marginal Distribution 어떤 변수들의 집합에 대한 확률 분포에서, 부분 집합에 대한 확률 분포를 marginal probability distribution 이라고 한다. 2.
Sampling Distribution 표본 분포란, 임의의 샘플링 결과들에 의해 구해진 확률 분포를 의미한다.
Studentized Residuals residual e i 를 추정된 standard error 으로 나눈 값 - Related References.
Rejection Sampling Rejection sampling 은 어떤 확률 밀도 함수 p(x) 에 대해, 다음과 같은 조건에서 효율적으로 sampling 을 수행할 수 있는 방법이다.
Parameter 관측 불가능한 variables 의 집합 (반대: data) B) In Statistic 모집단에서 계산될 수 있는 통계치를 parameter 라 부르며, 표본집단에서 계산될 수 있는 통계치를 statistic 이라 부른다.
Joint Distribution 많은 변수에 대한 확률 분포를 joint probability distribution 이라고 한다.