問題タブ [sample-size]

イベント A が発生したかどうかに関係なく、2 つのクラスだけについて事前トレーニング済みの画像分類モデルで転移学習を実行したいと考えています。再訓練自体が非常に効率的であることはわかっています。サンプルサイズはどうですか？意味のある結果を得るために使用できる最小サンプル サイズは?

約 25 の異なるグループのデータがあります。サンプルサイズが異なる場合に各グループの分散がどのように変化するかを確認するために、階層化されたブートストラップを実行しようとしています。たとえば、サンプル サイズが 5 の場合、グループごとに 5 つのリサンプリング ポイントのコレクションを 1000 個生成する必要があります。必要に応じて、グループごとに 5 から 30 の可能な範囲で最小のサンプル サイズを収集するのが好きです。

私が直面している問題は、各グループをサブセット化し、個々のグループでブートストラップを実行してから、R 出力をコピーして Excel に貼り付けなければならないことです。（私はRとコーディング方法にかなり慣れています）。時間がかかりすぎます。グループを認識し、1000 グループのコレクションの統計をデータフレームに保存するために、ブートストラップを自動化する必要があります。これは理にかなっていますか？

これが私がこれまでに持っているコードです:....

これは機能しますが、多くのコピーと貼り付けが必要です。グループごとにブートストラップを行うには for ループを使用するか、何か他の方法を考え出す必要があると思います。ブートストラップせずに層化サンプリングを単独で行う方法を見つけました。それで、どうにかしてそれを1000回繰り返す方法を見つけられるかもしれません...

この関数を使用した例boot()は、私の状況には合いません。私はそれを少しいじりましたが、役に立ちませんでした。関数の書き方がわからないので、わからないのかもしれません。

ボックスプロットを作成したい大規模なデータベースがあります。

データ: test.hospital

y: テスト結果 (%): 合計 1500 サンプル

x1: 異なる年 (2011-2017)

x2: 異なる病院 (30 の異なる病院名)

サンプルサイズは病院によって大きく異なるため、実際にはデータが少なすぎてデータについて何も言えない場合があります。したがって、サンプル サイズが 15 未満のすべての病院を箱ひげ図から除外したいと思います。

だから私がしたいのは、病院がサンプリングされた回数の頻度で追加の行を作成し、その行を使用してボックスプロットの低いサンプルサイズを除外することです..

おそらくおわかりのように、私は R に非常に慣れていないので、ほとんどの人にとってこれは問題です。非常に簡単な質問です...それでも私は本当にそれに対する答えが欲しいです...!

どうもありがとうございます:)

コードを理解するためにあなたの助けが必要です..私のプログラムでlodashのsampleSize関数を使用すると、期待どおりに正常に動作します。しかし、プログラムで sampleSize( https://github.com/lodash/lodash/blob/master/sampleSize.js ) のコードを直接使用すると、期待どおりに動作しません。主な問題は、そのコードでは、「結果」が「n」個の要素のみを持つように制限していないことです。したがって、「配列」の長さと「結果」の長さは同じですが、これは正しくありません。期待される結果が得られるようにプログラムを書き直しましたが、それでも lodash.sampleSize がどのように機能するかを理解したいと思っています。ありがとう！！

これが私のコードです

5 つのグループを持つ調査のサンプル サイズを計算しようとしています。ANOVA 全体の Cohen のfを計算する以外に、Tukey のように、ペアごとの事後比較を調整する各グループのサンプル サイズを計算するにはどうすればよいでしょうか。これを行うRの関数はありますか、それともCohenのdを計算してアルファを調整する関数はここにありますか?