Howtosignalprocessing
- Por que a amostragem está feita?
- Qual método de reamostragem para usar?
- Está reamostragem feita com substituição?
- Quais são os dois tipos de reamostragem?
Por que a amostragem está feita?
A reamostragem é uma série de técnicas usadas em estatísticas para coletar mais informações sobre uma amostra. Isso pode incluir retomar uma amostra ou estimar sua precisão. Com essas técnicas adicionais, a reamostragem geralmente melhora a precisão geral e estima qualquer incerteza dentro de uma população.
Qual método de reamostragem para usar?
Os métodos de reamostragem mais popularmente usados são vizinhos mais próximos, bilineares e bicúbicos, além de média agregada, redimensionamento de pixels e métodos médios ponderados de reamostragem.
Está reamostragem feita com substituição?
A reamostragem envolve a seleção de casos randomizados com a substituição da amostra de dados originais de tal maneira que cada número da amostra desenhada possui vários casos semelhantes à amostra de dados originais.
Quais são os dois tipos de reamostragem?
Existem quatro tipos principais de métodos de reamostragem: randomização, Monte Carlo, Bootstrap e Jackknife. Esses métodos podem ser usados para construir a distribuição de uma estatística com base em nossos dados, que podem ser usados para gerar intervalos de confiança em uma estimativa de parâmetro.
