El significado de “probability sampling”
Parte del discurso (clasificación de palabras en inglés): sustantivo
Palabras relacionadas con “mercadeo”
Se utiliza para referirse al proceso de obtener información haciendo preguntas a un grupo de personas seleccionadas al azar de modo que las respuestas sean representativas de la población general. ]
Traducción al español 【Muestreo de probabilidad】
![[Palabra en inglés] ¡Explicación completa del "muestreo probabilístico"! Significado, uso, ejemplos, cómo recordar.](https://eigo-bunpou.com/wp-content/uploads/2023/11/image_sample88-1102.png)
Referencia: Lista de ejemplos de “probability sampling”
muestreo de probabilidad
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” probability sampling” es una palabra en inglés que tiene varios significados diferentes. ¡Exploremos cada significado y su uso a través de ejemplos!
Moreover, in the 1930’s, the theoretical foundations for
probability sampling
theory were laid down, leading to large-scale national sample surveys by governments.
Además, en la década de 1930, los fundamentos teóricos de la teoría
del muestreo probabilístico
se establecieron en la estadística, lo que llevó al compromiso del gobierno con encuestas nacionales por muestreo a gran escala.
It has been generalized by Barbu and Zhu (2005) to arbitrary
sampling probabilities
by viewing it as a Metropolis-Hastings algorithm and computing the acceptance
probability
of the proposed Monte Carlo move.
Generalizado en Barbu y Zhu 2005, ahora es posible calcular la
probabilidad
de aceptación de la transición de Monte Carlo propuesta incluso para distribuciones
de probabilidad de muestreo
arbitrarias, permitiendo así la implementación del método Metropolis-Hastings.
Based on the abolition
probability
at every
sampling
period, a packet abolition processing unit (14) carries out abolition processing of a packet before the queue (11a) receives.
La unidad de procesamiento de descarte de paquetes (14) realiza el procesamiento de descarte en los paquetes previamente almacenados en la cola (11a) en cada período
de muestreo
en función de la
probabilidad
de descarte.
The
sampling
section (29) generates or extinguishes a particle by using the
probability
density distribution estimated for the immediately previous image frame.
La unidad de muestreo
29 utiliza la distribución de densidad
de probabilidad
estimada para cuadros de imágenes anteriores para generar o eliminar partículas.
An abolition
probability
operation processing unit (13) calculates an abolition
probability
of a packet at every
sampling
period.
La unidad de procesamiento de cálculo
de probabilidad
de caída (13) calcula la
probabilidad
de caída del paquete para cada período
de muestreo
basándose en la información de ubicación.
An arrangement
sampling
unit (614) predicts arrangement points of the respective nodes according to the
probability
density function, selects small spaces within a range communicable from the arrangement point of each predicted node, and specifies the key assigned for the selected small space as a storage object.
La unidad divisoria de área 611 divide el espacio objetivo de distribución de nodos en espacios pequeños predeterminados, y la unidad generadora de claves 612 genera el mismo número de claves que el número de espacios pequeños, asocia los espacios pequeños con las claves y crea
claves
. La unidad 614 predice el punto de ubicación de cada nodo de acuerdo con
la función de densidad de probabilidad
y selecciona cualquier espacio pequeño dentro del rango comunicable a partir del punto de ubicación previsto de cada nodo. Si se selecciona, se especifica la clave asignada al pequeño espacio seleccionado. Lo mismo El proceso se repite para el almacenamiento hasta que a un nodo se le ha asignado un número predeterminado de claves, escribiendo las claves especificadas en ese nodo.
The proposed method is based on monitoring achange in variance of a statistic generated by a recursive subspaceidentification algorithm.An asymptotic property of the statistic ispresented.Without changes during
sampling
, it is shown that, underrelevant assumptions, the statistic converges in
probability
to a stackof noise vectors multiplied from the left side by a Toeplitz matrix.
Primero, analizamos una determinada variante generada por el algoritmo de reconocimiento de subespacio secuencial y demostramos su blancura asintótica. A continuación, utilizamos esta
variable
para derivar un método de detección de cambios en línea basado en la prueba de índice de probabilidad en estadística y mostramos cómo determinar el umbral dado el nivel de significancia.