来自具有R中指定概率的分组数据帧的样本
下面，我首先将我的data.frame（ d ）按两个分类变量分组。首先，通过性别（两级；男/女）。其次，按部门（教育，工业，非政府组织，私人，公共）。然后，我想从每个部门级别进行抽样，并得出以下概率： c（.2，.3，.3，.1，。 1）和性别，并遵循概率 c（.4，.6）。 我正在使用下面的代码来实现我的目标而没有成功？有解决办法吗？ 如果我的代码总体上符合我的正确描述，请发表评论
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随机分配给训练/测试数据集时，将R数据帧中的行分组在一起
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可复制地将数据分为R中的训练和测试
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在python中从大型数据帧中快速采样大量行
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Linux中的音频流采样率
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librosa.load()花费太长时间来加载(采样)mp3文件
我正在尝试使用librosa库通过以下Python代码对mp3文件进行采样(将模拟转换为数字)，但是这会花费太多时间(一个文件大约需要4秒).我怀疑这是因为librosa不支持mp3，因此使用较慢的audioread来采样mp3 代码: import time import librosa s = time.time() for i in mp3_list[:10]: # list
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如何调用CMSampleBufferGetAudioBufferListWithRetainedBlockBuffer?
我试图弄清楚如何在Swift中调用此AVFoundation函数.我花了很多时间摆弄声明和语法，到此为止.编译器通常很高兴，但我还有最后一个难题. public func captureOutput( captureOutput: AVCaptureOutput!, didOutputSampleBuffer sampleBuffer: CMSampleBuffer!,
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什么是使用pyaudio时的块，样本和帧
浏览pyaudio的文档并阅读网络上的其他文章后，如果我的理解是正确的，我会感到困惑. 这是在pyaudio网站上找到的音频录制代码: import pyaudio import wave CHUNK = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 2 RATE = 44100 RECORD_SECONDS = 5 WAVE_OUTPUT_FIL
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模拟联合累积分布函数中的样本?
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如何以60Hz的频率精确采样数据?
实际上，我使用InvokeRepeating方法每1/x秒调用另一个方法.问题在于，调用和获得的数据之间的延迟精度不佳. 我如何精确地以60Hz的频率采样transform.position. 这是我的代码: public class Recorder : MonoBehaviour { public float samplingRate = 60f; // sample ra
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数字音频格式化
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我试图从总共100个观察中形成7组随机观察.应该使用所有观察结果
我正在尝试创建一个包含100个观察值的7组列表.每个组可以具有不同数量的观察值.所有观察值应置于7组之一中.换句话说，应使用所有观察结果. 我使用的代码并未使用所有观察结果.有什么办法可以解决这个问题? times_to_sample = 7L NN = nrow(df) sample
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R中的置信区间(CI)模拟:如何?
我想知道如何通过R中的模拟检查，当 TRUE p = .5 从长远来看是否具有95％的“覆盖率"? 以下是使用R进行此类测试的95％CI(如果 TRUE p = .5 ，从长期来看，以下CI的覆盖率可达95％): as.numeric(binom.test(x = 5, n = 15, p = .5)[[4]]) # > [1] 0.1182411 0.6161963 (in the lo
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R中置信区间的仿真
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在R中将rnorm作为另一个rnorm的参数是什么意思?
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使用R每天随机分配参与者参加治疗
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