线上海报设计网站,八年级信息技术网页制作,网站建设电话咨询,攀枝花仁和住房和城乡建设局网站一、引言 在实际调查和研究中#xff0c;我们往往面临着样本选择的复杂性。复杂抽样设计能够更好地反映真实情况#xff0c;提高数据的代表性和可靠性。例如#xff0c;多阶段抽样可以有效地解决大规模调查的问题#xff0c;整群抽样能够在保证样本的随机性的同时减少资源消… 一、引言 在实际调查和研究中我们往往面临着样本选择的复杂性。复杂抽样设计能够更好地反映真实情况提高数据的代表性和可靠性。例如多阶段抽样可以有效地解决大规模调查的问题整群抽样能够在保证样本的随机性的同时减少资源消耗。由于复杂抽样设计中不同样本的选取概率不一致为了确保结果的准确性和代表性需要对样本进行加权处理。通过权重计算我们可以将不同样本的贡献考虑进去使得结果更符合总体情况。例如在人口统计学研究中根据样本的权重可以更准确地估计总体的特征。在机器学习领域评估模型的性能和泛化能力是一个关键问题。10折交叉验证是一种常用的方法它将数据集划分为10个部分通过多次训练和测试来评估模型的性能。交叉验证可以减少过拟合的可能性并提供对模型稳定性的评估。 本文旨在介绍使用R语言中的survey和surveyCV包进行复杂抽样设计、权重计算和10折交叉验证的方法以帮助研究人员更好地处理复杂抽样数据和评估模型的性能。 二、复杂抽样设计 2.1 复杂抽样设计的概念和原理 「复杂抽样设计」是指在调查研究中采用的一种非随机抽样方法在这种方法中样本的选择不是简单地从总体中按概率随机选择而是根据某些特定的规则和条件进行选择。复杂抽样设计通常包括分层、簇抽样和多阶段抽样等。 2.2 创建抽样设计对象 在R语言中使用survey包可以轻松创建复杂抽样设计对象。其中svydesign()函数可用于创建一个抽样设计对象该对象包含了复杂抽样设计的信息如分层、簇和权重等参数。 例如以下代码创建了一个简单的分层抽样设计对象 「载入依赖包和数据集」 library(survey)library(surveyCV)data(api)head(apiclus1) 数据集展示 cds stype name sname snum dname dnum cname cnum flag pcttest api00 api99 target growth sch.wide comp.imp both awards meals ell1 01612910137588 H San Leandro Hig San Leandro High 236 San Leandro Unified 637 Alameda 1 NA 97 608 562 12 46 Yes Yes Yes Yes 19 222 01612916002372 E Garfield Elemen Garfield Elementary 237 San Leandro Unified 637 Alameda 1 NA 100 684 554 12 130 Yes Yes Yes Yes 39 233 01612916002398 E Jefferson Eleme Jefferson Elementary 238 San Leandro Unified 637 Alameda 1 NA 100 612 528 14 84 Yes Yes Yes Yes 39 274 01612916002414 E Madison (James) Madison (James) Elementary 239 San Leandro Unified 637 Alameda 1 NA 100 710 669 7 41 Yes No No No 23 175 01612916002422 E McKinley Elemen McKinley Elementary 240 San Leandro Unified 637 Alameda 1 NA 99 729 660 7 69 Yes Yes Yes Yes 43 276 01612916002430 E Monroe Elementa Monroe Elementary 241 San Leandro Unified 637 Alameda 1 NA 100 714 673 6 41 Yes Yes Yes Yes 36 24 yr.rnd mobility acs.k3 acs.46 acs.core pct.resp not.hsg hsg some.col col.grad grad.sch avg.ed full emer enroll api.stu fpc pw1 No 15 NA NA 27 90 14 22 27 30 6 2.93 82 23 1689 1358 757 33.8472 No 23 19 30 NA 85 8 22 38 24 8 3.02 79 21 288 223 757 33.8473 No 25 21 30 NA 95 12 24 40 18 6 2.83 72 31 294 220 757 33.8474 No 39 19 26 NA 92 4 26 38 18 14 3.12 75 25 143 110 757 33.8475 No 23 22 30 NA 85 11 37 26 22 4 2.71 100 0 307 239 757 33.8476 No 17 21 28 NA 97 10 30 33 19 7 2.85 89 7 311 265 757 33.847 「抽样」 # 分层抽样dstrat - svydesign(id ~cds, strata ~stype, weights ~pw, data apiclus1, fpc ~fpc)# 一阶段段抽样dclus1-svydesign(id~dnum, weights~pw, dataapiclus1, fpc~fpc)# 二阶段抽样根据人口数量赋予权重dclus2-svydesign(id~dnumsnum, fpc~fpc1fpc2, dataapiclus2) 2.3 指定分层、簇和权重等参数 指定分层、簇和权重等参数非常重要因为这些参数对数据分析和估计结果产生重要影响。以下是一些常用参数的解释分层strata在总体中将样本按照某种特定特征分为若干层然后从每一层中随机抽取样本。簇clusterID将总体划分为若干个簇在每个簇中按概率随机抽取样本。这种方法通常用于调查面积较大或者人口稀疏的总体。权重weights为了使样本能够代表总体需要对样本进行加权处理通常使用与样本相关的某个指标作为权重。 2.4 抽样设计对象的数据分析和估计 使用svydesign()函数创建抽样设计对象之后就可以使用survey包中的其他函数对数据进行分析和估计了。 使用svytotal()函数计算总体估计值 # ~enroll表示统计enroll变量的总体估计值svytotal(~enroll,dclus1) 结果展示 svytotal(~enroll,dclus1) total SEenroll 3404940 131697 还可以使用svymean()函数计算加权均值 svymean(~enroll,dclus1) 结果展示 svymean(~enroll,dclus1) mean SEenroll 549.72 21.262 三、权重计算 3.1 权重计算简介 「权重计算」是在复杂抽样设计中必不可少的一步它的目的是根据样本的选取概率和不同样本的贡献调整样本的权重以更准确地估计总体参数。在实际调查和研究中由于样本的选取方式和概率不一致可能会导致样本在某些特征上受到过度或不足的代表性。通过权重计算我们可以修正这种偏差使得估计结果更加准确、可靠。 3.2 加权分析 在R语言中可以使用survey包中的函数进行加权分析常用的函数有svytotal()和svyglm()。 使用svytotal()函数计算加权平均值 weighted_mean - svymean(~ pw fpc,dclus1)weighted_mean 结果展示 mean SEpw 33.847 0fpc 757.000 0 四、示例演示 假设咱们想了解growth和full线性关系nfolds代表你想用多少折其他都是一些调查函数的参数。 「生成抽样数据」 dstrat - svydesign(id ~cds, strata ~stype, weights ~pw, data apiclus1, fpc ~fpc)bcSvy2-update(dstrat,fullcutcut(full,c(50,70,90,Inf),rightFALSE))weights_mean - svymean(~fullcut, bcSvy2)# 1. 条形图barplot(weights_mean, names.argc(半饱,饱腹,全饱),colc(red,purple,blue),main饱腹条形图)# 2. 箱线图 (成长随饱腹的变化)svyboxplot(growth~fullcut,bcSvy2,all.outliersT,colc(red,purple,yellow,blue))# 3. 饱腹的密度直方图svyhist(~full, bcSvy2, main密度直方图,colpurple) 「直方图」 「箱线图」 「密度直方图」 「线性拟合」 # 模型拟合glmstrat- svyglm(growth~full meals mobility, design dstrat)cv.svyglm(glmstrat,nfolds 10)# 10折交叉验证cv.svydesign(formulae c(growth~full, growth~full meals,growth~full meals mobility), design_object dstrat, nfolds 10) 结果展示 # 结果1 mean SE.Model_1 822.92 89.537# 结果2 mean SE.Model_1 863.07 91.725.Model_2 830.43 89.514.Model_3 842.21 90.206 这样就轻松出结果了非常方便好用。我们可以看到添加协变量meals以后MSE出现明显变化变小了;然后添加协变量mobility以后MSE反而变大了表明添加合适的协变量有助于较少MSE。 「加权抽样和普通数据训练的模型比较」 glm - glm(growth~full meals mobility, data apiclus1)summary(glm)summary(glmstrat)y_test - apiclus1$growth# 使用glm模型进行预测glm_predictions - predict(glm, newdata apiclus1)# 计算均方误差MSEmse - mean((y_test - glm_predictions)^2)# 计算平均绝对误差MAEmae - mean(abs(y_test - glm_predictions))msemae# 创建渐变色调函数col_fun - colorRampPalette(colors c(blue, yellow))# 绘制散点图plot(y_test, glm_predictions, xlab True Values, ylab Predictions, col col_fun(100)[as.integer(glm_predictions)])# 绘制对角线abline(a 0, b 1, col red)# 使用glmstrat模型进行预测glmstrat_predictions - predict(glmstrat, newdata apiclus1)# 计算均方误差MSEmse - mean((y_test - glmstrat_predictions)^2)# 计算平均绝对误差MAEmae - mean(abs(y_test - glmstrat_predictions))# 绘制散点图plot(y_test, glmstrat_predictions, xlab True Values, ylab Predictions, col col_fun(100)[as.integer(glm_predictions)])# 绘制对角线abline(a 0, b 1, col red) 结果展示 summary(glm)Call:glm(formula growth ~ full meals mobility, data apiclus1)Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(|t|) (Intercept) 53.04390 20.05615 2.645 0.0089 **full -0.34581 0.20526 -1.685 0.0938 . meals 0.26158 0.08723 2.999 0.0031 **mobility 0.07024 0.19473 0.361 0.7188 ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 814.2966) Null deviance: 161138 on 182 degrees of freedomResidual deviance: 145759 on 179 degrees of freedomAIC: 1751.8Number of Fisher Scoring iterations: 2 summary(glmstrat)Call:svyglm(formula growth ~ full meals mobility, design dstrat)Survey design:svydesign(id ~cds, strata ~stype, weights ~pw, data apiclus1, fpc ~fpc)Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(|t|) (Intercept) 53.04390 18.35664 2.890 0.00434 **full -0.34581 0.19468 -1.776 0.07740 . meals 0.26158 0.08250 3.171 0.00179 **mobility 0.07024 0.17713 0.397 0.69219 ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 800.8741)Number of Fisher Scoring iterations: 2 「glm」 「svyglm」 从图中可以看出蓝色点的数量svyglm要比glm多相对来说svyglm是比glm表现的更优秀的。 五、结论 使用survey和surveyCV包进行复杂抽样设计、权重计算和10折交叉验证的优势和应用 「复杂抽样设计」survey包提供了一系列函数和方法可以处理各种复杂抽样设计如分层抽样、整群抽样和多阶段抽样。这些函数和方法可以帮助研究人员更准确地估计总体参数并提供了对设计效应的评估。 「权重计算」survey包还提供了计算调查数据权重的功能。通过为每个观测值分配适当的权重可以反映样本在总体中的分布情况。这对于进行总体推断和解决非随机抽样带来的偏倚问题非常重要。 「10折交叉验证」surveyCV包是survey包的扩展提供了支持复杂抽样设计的交叉验证功能。它可以自动处理复杂抽样设计的数据集划分并在每个折叠中生成正确的训练和测试数据子集。这有助于评估和比较不同模型的性能并选择最佳模型。 「应用前景和发展方向」 R语言在复杂抽样设计、权重计算和交叉验证方面具有广泛的应用前景。survey和surveyCV包为研究人员提供了强大的工具以便更好地处理复杂抽样设计的调查数据并进行准确的统计推断和模型评估。 未来R语言在这些任务中的发展方向可能包括 「扩展功能」随着调查数据变得更加复杂和多样化R语言可能会进一步扩展survey和surveyCV包的功能以适应更多类型的抽样设计和权重计算需求。此外还可以考虑增加更多的交叉验证方法和评估指标以支持更广泛的模型选择和性能评估。 「算法优化」为了处理大规模和高维度的调查数据R语言可能会优化survey和surveyCV包中的算法和计算效率。这将有助于提高计算速度和内存使用效率使其更适用于大型数据集和高性能计算环境。 「教育和培训资源」为了促进广泛的应用和推广R语言社区可能会提供更多的教育和培训资源例如教程、示例代码和案例研究。这将帮助研究人员更好地理解和应用survey和surveyCV包中的方法和技术。 综上所述R语言在复杂抽样设计、权重计算和交叉验证方面具有广泛的应用前景并且可能会在功能扩展、算法优化和教育资源方面得到进一步发展。这些工具和资源将为研究人员提供更好的数据分析和模型评估方法帮助他们做出更准确和可靠的推断和决策。 *「未经许可不得以任何方式复制或抄袭本篇文章之部分或全部内容。版权所有侵权必究。」
