Defining Sample Size
informativecensoring包使用方法
informativecensoring包使用方法Informative censoring包使用方法简介informativecensoring包是一个用于处理有信息删失数据的R 软件包。
它提供了一系列方法和函数，方便我们对有信息删失数据进行建模和统计分析。
方法一：Kaplan-Meier估计•使用kc函数来进行Kaplan-Meier估计。
•输入参数包括观测时间和观测状态，返回生存曲线估计结果。
方法二：Cox比例风险模型•使用coxph函数来拟合Cox比例风险模型。
•输入参数包括观测时间、观测状态和预测变量，返回模型的风险比估计和显著性检验结果。
方法三：多状态模型•使用msm函数来拟合多状态模型。
•输入参数包括观测时间、观测状态和转移矩阵，返回模型的状态过渡概率估计和转移时间的估计。
方法四：Guyot方法•使用guyot函数来进行Guyot方法估计。
•输入参数包括观测时间、观测状态和参考组信息，返回Guyot方法估计的结果。
方法五：Preston方法•使用preston函数来进行Preston方法估计。
•输入参数包括观测时间、观测状态和参考组信息，返回Preston 方法估计的结果。
方法六：Latouche方法•使用latouche函数来进行Latouche方法估计。
•输入参数包括观测时间、观测状态和参考组信息，返回Latouche 方法估计的结果。
结论informativecensoring包提供了多种处理有信息删失数据的方法，包括Kaplan-Meier估计、Cox比例风险模型、多状态模型以及Guyot、Preston和Latouche方法。
通过使用这些方法，我们可以更好地处理有信息删失数据，并进行更准确的统计分析。
方法七：IPW方法•使用ipw函数来进行倾向性权重（IPW）方法估计。
•输入参数包括观测时间、观测状态和倾向性得分，返回使用IPW 方法估计的结果。
方法八：多重失效时间模型（MMRM）•使用mrm函数来进行多重失效时间模型（MMRM）估计。
Autodesk Nastran 2022 用户手册说明书
MPA, MPI (design/logo), MPX (design/logo), MPX, Mudbox, Navisworks, ObjectARX, ObjectDBX, Opticore, Pixlr, Pixlr-o-matic, Productstream,
Publisher 360, RasterDWG, RealDWG, ReCap, ReCap 360, Remote, Revit LT, Revit, RiverCAD, Robot, Scaleform, Showcase, Showcase 360,
TrueConvert, DWG TrueView, DWGX, DXF, Ecotect, Ember, ESTmep, Evolver, FABmep, Face Robot, FBX, Fempro, Fire, Flame, Flare, Flint,
ForceEffect, FormIt, Freewheel, Fusion 360, Glue, Green Building Studio, Heidi, Homestyler, HumanIK, i-drop, ImageModeler, Incinerator, Inferno,
Autodesk Nastran 2022
Reference Manual
Nastran Solver Reference Manual
Sample Size Selection for Verification & Validation
Population
Sample
1.2 1.5 1.7 2.0 1.8 2.0 1.3 2.1 1.5 2.1 1.7
• Answer: Statistical Inference : x = 1.718
Statistical Concepts
• Statistic – A parameter that is estimated for the population. A statistic can be a point estimate or an interval. • Confidence Level – The probability that the true underlying statistic is within the interval for the statistic. • Reliability Level – The proportion of a population that is covered by a statistic.
Types of Tolerance Intervals
Assumption – Data is distributed normally CASE I An interval that contains p percent of the population with a specified confidence level
Proving that something is true
• Question: When objective evidence is based on measurements from a sample, how do we prove that something is true for the larger population?
gtsam 常用因子
gtsam 常用因子English answers：IMU Preintegration.Inertial Measurement Unit (IMU) preintegration is a technique used to integrate the IMU measurements over a period of time, typically between two keyframes. This reduces the computational cost of integrating the measurements online and allows for more efficient optimization. GTSAM provides a robust and accurate implementation of IMU preintegration.Stereo Vision.Stereo vision is a technique used to estimate the depth of a scene using two or more cameras. GTSAM provides a variety of stereo vision factors, including the pinhole model and the fisheye model. These factors can be used to estimate the pose of the cameras and the depth of the scene.Lidar.Lidar (Light Detection and Ranging) is a remote sensing technology that uses laser pulses to measure the distance to objects. GTSAM provides a variety of lidar factors, including the point-to-plane, point-to-line, and plane-to-plane models. These factors can be used to estimate the pose of the lidar sensor and the location of objects in the scene.GPS.Global Positioning System (GPS) is a satellite-based navigation system that provides location and time information. GTSAM provides a variety of GPS factors, including the position-only model and the velocity-aided model. These factors can be used to estimate the pose of the GPS receiver and the velocity of the vehicle.Odomery.Odometry is a technique used to estimate the pose of a vehicle using the measurements from its wheel encoders. GTSAM provides a variety of odometry factors, including the differential drive model and the unicycle model. These factors can be used to estimate the pose of the vehicle and the velocity of the wheels.Chinese answers：IMU预积分。
svydesign函数的用法
svydesign函数的用法svydesign函数的用法svydesign函数是survey包中的一个功能强大的函数，用于创建复杂抽样调查数据的设计。
以下是svydesign函数的一些常见用法：创建简单随机抽样设计可以使用svydesign函数创建简单随机抽样设计的数据集，其中每个个体有相等的概率被选中。
design <- svydesign(id = ~1, data = mydata, weights = ~weight)•id参数表示个体的唯一标识符变量•data参数表示包含调查数据的数据框•weights参数表示个体的权重变量创建分层随机抽样设计可以使用svydesign函数创建分层随机抽样设计的数据集，其中个体按照不同层级的分层变量进行抽样。
design <- svydesign(id = ~1, strata = ~strata_var, data = mydata, weights = ~weight)•strata参数表示分层变量，用于在每个层级内进行单独的随机抽样•其他参数与简单随机抽样设计相同设置聚类调查设计可以使用svydesign函数创建聚类调查设计的数据集，其中个体按照不同的群组(cluster)进行抽样。
design <- svydesign(id = ~cluster_var, data = mydat a, weights = ~weight, fpc = ~fpc_var)•cluster_var参数表示群组变量，用于标识不同的群组•fpc_var参数表示群组内个体数的测量值，用于估计不同群组的认识度•其他参数与简单随机抽样设计相同创建复杂调查设计可以使用svydesign函数创建更复杂的抽样设计，例如多级分层调查设计。
design <- svydesign(ids = ~1|level1_var/level2_var, fpc = ~fpc_var, data = mydata, weights = ~weight)•ids参数表示多级标识符变量，用斜杠分隔不同层级的标识符•其他参数与简单随机抽样设计相同添加辅助变量可以使用svytotal、svytotal函数和svydesign函数结合使用，计算辅助变量的统计量。
Chapter3-01-Analytical Chemistry
2014-3-6
3
Quantitative analysis tells us the relative amounts of one or more of these analytes in numerical terms. 定量分析是确定一种或多种不同形式的被分析物的相 对含量。 Qualitative information is required before a quantitative analysis can be undertaken. 在进行定量分析之前需要先进行定性分析。 A separation step is usually a necessary part of both qualitative and qualitative analysis. 通常情况下，样品的预先分离是进行定性和定量分析 之前必不可少的步骤。
2014-3-6 14
In a volumetric method, the volume of a solution containing sufficient reagent to react completely with the analyzer is measured. 容量法是指用含有过量试剂的溶液与被分析物完全 反应，并测量反应的溶液的体积的方法。 Electro-analytical methods involve the measurement of such electrical properties as potential, current, resistance, and quantity of electricity. 电化学分析法是测量电化学性质的方法，如测量电 压、电流、电阻及电量等。
光谱分析法是基于测量被分析物原子或分子与电磁辐 射之间的相互作用，或测量被分析物产生的辐射的方 法。
optimizationtool编写适应度函数
optimizationtool编写适应度函数适应度函数是在优化问题中定义的一个函数，用于衡量染色体（候选解）的适应程度。
适应度函数用于指导优化算法在过程中选择适应度较高的染色体进行进一步操作，以最终找到最优解。
在编写适应度函数时，我们需要根据具体的优化问题进行定义。
下面以旅行商问题（TSP）为例，简要介绍如何编写适应度函数。
旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条路径，使得旅行商依次经过一系列城市并返回起始城市，同时路径总长度最小。
适应度函数的设计要尽可能符合这个目标。
首先，我们需要定义染色体的表示方式。
在TSP问题中，染色体通常用一个城市序列表示，例如[1,2,3,4,5]表示旅行商依次经过城市1、2、3、4、5、因此，我们可以将染色体作为函数的输入参数。
其次，适应度函数需要计算染色体的适应度值。
在TSP问题中，适应度值可以根据染色体表示的路径长度来定义。
以下是一个简单的适应度函数的伪代码：```def fitness(chromosome):total_distance = calculate_total_distance(chromosome) # 计算路径总长度fitness_score = 1 / total_distance # 适应度值为路径总长度的倒数return fitness_score````calculate_total_distance`函数用于计算染色体表示的路径总长度，可以通过遍历城市序列并累加每两个相邻城市之间的距离来实现。
在实际编写适应度函数时，我们还可以考虑其他因素来进行更复杂的优化。
例如，可以考虑加入先验知识，对特定的城市组合进行奖励或惩罚，以促进算法更快地找到最优解。
此外，适应度函数的编写还需要结合具体的优化算法来进行。
不同的优化算法可能对适应度函数的要求有所不同，需要根据算法的特性进行一定的调整。
总之，适应度函数的编写是优化问题求解过程中的关键一环，它直接影响算法的效果。
grid_sample 原理
grid_sample 原理grid_sample是深度学习中常用的图像处理操作之一，其原理是基于空间变换网络（Spatial Transformer Network，简称STN）的一种操作。
STN是一种能够自动学习图像几何变换的网络模块，而grid_sample则是STN的核心组成部分，用于实现对输入图像进行采样的功能。
我们来了解一下STN的原理。
STN的目标是通过学习一个空间变换的函数，使得输入图像能够更好地适应模型的需求。
在STN中，空间变换分为两个步骤：定位网络（Localization Network）和网格生成器（Grid Generator）。
定位网络用于学习输入图像中感兴趣区域的位置参数，而网格生成器则根据这些位置参数生成采样网格。
最后，grid_sample操作根据采样网格对输入图像进行采样，得到经过空间变换后的图像。
具体来说，定位网络的输入是原始图像，经过一系列卷积和全连接层后，输出一个6维向量，用于表示空间变换的参数。
这6维向量包括平移、旋转和缩放等变换参数。
通过学习这些参数，模型能够自动发现图像中的感兴趣区域并进行相应的变换。
而网格生成器则根据定位网络输出的参数，生成一个采样网格。
采样网格是一个二维矩阵，其中每个元素对应输入图像中的一个像素点，通过对每个像素点进行插值操作，可以得到输出图像中对应位置的像素值。
接下来，我们详细介绍一下grid_sample操作的原理。
grid_sample操作的输入包括两个部分：输入图像和采样网格。
输入图像是一个四维张量，包括批次数、通道数、高度和宽度四个维度。
而采样网格是一个三维张量，包括批次数、高度和宽度三个维度。
grid_sample操作的输出也是一个四维张量，与输入图像具有相同的形状。
输出的每个像素点的值是通过对输入图像的插值操作得到的。
grid_sample操作的实现过程如下：首先，对于输出图像中的每个像素点，根据其在输出图像中的位置，通过采样网格找到对应的输入图像中的位置。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
A measure of the spread between sample averages
Large s
Is there a theme developing?
Sample Size
9
样本大小和准确性互相作用 – 介定d
很容易看出平均数的差別, 如果
d大 s 小l
d/s比率越大发现差別的潜力越 大. d/s 被称为敏感度比率.
Probability of detecting a difference
1.0
n=1 28
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0
n= 64
n= 32
n= 16
4 n=
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
It’s easy to see the difference in the averages if
d is large s is small
Small s
d
Larger values of d/s provide the greatest potential for detecting a difference. d/s is known as the sensitivity ratio.
16
1 Z and t and 2 Sample t Test Sample Size.
In the top dialog box for determining the sample size, start by specifying two of the three required values.
d/s
Sensitivity Ratio
对某一样本大小, 当敏感度比率 (d/s) 从 ½ 增至 1, 发现存在差別的机 率会从30% 增至 80%. 当 n保持不变 ,而平均数 (d)之间的差別增加或总体的标准偏差(s)降低, 发现有差別的机率会增加.
14
Calculating Sample Size Minitab
13
敏感度比率对发现差別也有影响
Probability of detecting a difference
1.0
n=1 28
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0
n= 64
n= 32
n= 16
4 n=
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
Many samples (n). Reduced sx-bar
样本平均数的分布
样本大小功能受标准错误的均值的功能值 s n 支配. 当一给定流程的标准偏差的样本大小增加时，在真实总体的估计差异会减 小
8
Sample Size and Precision Interact – Defining d
流程有多少差异 (s)? 你需要有多大的差別才能检测到(d)? 作决策的可信度(1-a)为多少 反过来就是 a是多少 – 也叫显著性水平. 如果差別存在,你想有多大机会发现它们(1-b) - 已知与测验的功能 (Power) 采样成本为多少?
在Six Sigma项目工作中,我们将会运用Sigma, 差別(Difference),显 著性水平(Significance Level) 和功能( Power) 帮助来确定样本的 量取.
d/s
Sensitivity Ratio
For a given sample size, as the sensitivity ratio (d/s) increases, from ½ to 1, the probability of detecting a difference increases from 30% to 80%. With n constant, probability to detect will increase as the difference between averages (d) increases or the standard deviation of the population (s) decreases.
n=
64
n= 32
n=
16
n=
4
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
d/s
Sensitivity Ratio
For a given process standard deviation and sample difference, as the sample size increases from 16 to 64, the probability of detecting a difference increases from 30% to 80%.
6
Why Does the Sample Size Vary?
Few samples (n). Increased sx-bar
Many samples (n). Reduced sx-bar
Distribution of sample averages
Sample size power is driven by the power of the standard error of the mean s n .
小s
d
对样本平均数 分布的测读
大s
有主题在展开么?
样本大小
10
Sample Size Has an Effect on Detecting Difference
Probability of detecting a difference
1.0
n=1 2 8
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0
As sample size increases for a given process standard deviation, the variation in the estimate of the true population decreases.
7
样本量取为什么会变动?
Few samples (n). Increased sx-bar
How much variation is there in the process (s)? How much difference do you need to be able to detect (d)? What is the desired confidence level for the decision (1-a) Conversely what is a – also called the Significance Level. What chance do you want to have of finding a difference if one exists (1-b) – known and the Power of the test. What is the cost of collecting the sample?
d/s
Sensitivity Ratio
对于某一给定流程的标准偏差和样本差別而言 , 当样本大小从16 增 至64时, 检验到差別的机率会 从30% 增至 80%.
12
The Sensitivity Ratio Also Has an Effect on Detecting a Difference
Defining Sample Size
介定样本大小
Sample Size – Some Thoughts
Why not just test one part. If you test two parts and you get different answers, which answer do you believe? Why not test three parts.. Use the third part as a tiebreaker. Why not just call for 30 parts. That’s the number business have used for years to estimate capability of a process. What about leveraging the power of computer simulations and use 1,000,000. Simulations are inexpensive and with high speed processors a large number of samples is easy to collect.