模型外部驗證樣本量的常用方法

① 一般數學模型的驗證有哪些方法

數學建模應當掌握的十類演算法

1．蒙特卡羅演算法
該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法。
2．數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法
比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具。
3．線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題
建模競賽大多數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo軟冊念件實現。
4．圖論演算法
這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備。
5．動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法
這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中。
6．最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法
這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實現比較困難，需慎重使用。
7．網格演算法和窮舉法
網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具。
8．一些連續離散化方法
很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的。
9．數值分析演算法
如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一昌升些數值分析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用。
10．圖象處理演算法耐姿老
賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理。

② spss能對模型外部驗證嗎

模型的外部驗證就是使用另外的數物槐顫據來驗證模型的好壞,增強自己模型可信的說服力。
模型的外部驗證罩敗方法有很多種如:C-index、AUCIDI、NRI等,使用明謹SPSS也是可以

③ 生存預後模型如何進行內外部驗證

1、首先使用第一部分生存預後模型的數辯液碰據建立模型。
2、其次埋肆用第二部分的數據來驗證模型。
3、最後操作相關機器進行攜談內外部驗證即可。

④ 模型檢驗常用方法有哪些

正確性分析；有效性分析；有用性分析；高效性分析

⑤ 如何測試航天模型的穩固性

半分法：把現有的數據隨機分成兩部分，一部分用於建立模型，另外一部分用來驗證模型。通過半分法把數據分成兩部分比較像的數據，進行「外部驗證」，但由於只有一半的數據用來建立模型，模型相對不穩定。對於樣本量較小的研究不適合使用。

交叉驗證法：這種方法是半分法的進一步演化，常見的有半分交叉驗證法和十分交叉驗證法。半分交叉驗證帆團差法即將原數據分為兩部分，兩部分數據相互依次作為建立模型和驗證模型的數據，互相驗證。十分交叉驗證法即把數據分成10部分，用其中9部分數據做模型，另外1部分做驗證，這樣依次做10次模型和驗證，可得到相對穩定的模型。

Bootstrap法：常規的Bootstrap內部效度分析的做法是多原數據中隨機可放回地抽取一定的病例，用於建立模型，再使用原數據進行模型的驗證;如此做500-1000次抽取、建立模型、驗證模型的工作，可以得到500-1000個模型，可以總結模型的參數分布情況，確定最終的模型參數值。

Bootstrap法是近年或者來發展較快的一種方法，該方法在計算機計算量提升的背景下出現，有研究態皮證明，該方法得到模型穩定性高於前面兩種方法，可以推廣應用到預測模型的內部效度分析中，該方法應用會越越多。當然如果有條件，我們還是建設所有的模型做外部驗證，以提高模型在應用中的可靠性。

⑥ 模型檢驗常用方法有哪些

正確性分析：（模型穩定性分析，穩健性分析，收斂性分析，變化趨勢分析，極值分析等）
有效性分析：誤差分析，參數敏感性分析，模型對比檢驗
有用性分析：關鍵數據求解，極值點，拐點，變化趨勢分析，用數據驗證動態模擬。
高效性分析：時空復雜度分析與現有進行比較

⑦ 統計學中，樣本量的計算方法

確定樣本量方法有以下兩種：一、根據允許的抽樣誤差的范圍確定樣本量在excel里設置α、p和△的值；計算累積機率值；選擇「NORMINV」函數；計算Z值，計算樣本量。二、根據特定目的確定樣本量 1、樣本若分成不同的組，總樣本量要保證每組的樣本量都不能低於100個； 2、當每組樣本還需按不同的特性或配額劃分成更小的組時，要保證每個小組的樣本量至少在20-50個之間；拇指定律常用於總體數量龐大且有配額要求的調研，比如大眾消費品市場的研究。例如，要調查某城市消費者對某品牌香煙的態度，我們可以把受訪的消費者分成重度吸煙者和輕度吸煙者兩組，如果重度吸煙者的人數少，約占所有香煙消費者的10%，為了保證重度消費者的樣本量不低於100人，用簡單隨機抽樣法，則總樣本量就需要1000人。如果將重度吸煙者再細分成收入高、中、低三檔，其中收入高的人數最少，只佔總體人數的1%，按照拇指定律，要求該組樣本量不少於20人，那麼總樣本量至少需2000人。因此，這個品牌香煙的調查項目樣本量就應該是2000人。確定樣本量要考慮樣本結構、精度要求、調研經費以及總體特徵易變性等因素。比如說，如果總體易變性強，或者說是樣本之間的差異性大的時候，則需要適當增加樣本量。

⑧ 怎麼確定抽樣調查中的樣本量

確定
樣本容量
的
經驗法則

在抽樣調查中,除上述利用公式來計算
樣本容量
,還有一種常用的方法,即採用經驗法則。經驗法則是建立在過去抽取滿足
統計方法
要求的樣本量所累積下來的經驗。使用這個方法時很少需要統計方法知識,但是得出的樣本大小很接近統計方法計算出的結果。在採用經驗法則時,有關樣本量大唯團祥小的一項原則是：總體越小,要得到精確樣本,即有較高概率得出與總體相同結果的樣本,抽樣比率就要越大。較大的總體能夠使較小或嫌的抽樣比得出同樣好的樣本。這是因為隨著總體人數的增長,樣本大小的精確性會隨之增加。
對於規模較小的總體(1000人以下),研究者需要比較大的抽樣比率(大約30%)為要有較高的精確性,這時需要大約300個樣本；對於中等規模的總體(如10000人),要達到同樣的精確度,抽樣比率為10%或大約1000個樣本量就可以。就大規模的總體(超過150000)而言,抽樣比率為1%或大約1500個樣本量就能得出正確的結果。如果是非常大的總體（超過1000萬）。研究者可以使用0.025%抽樣比或者大約2500個樣本,就能夠得出精確的結果。當抽樣比率非常小時,總體大小的影響力就不那麼重要了。從2億總體中抽取一個2500左右的樣本,與指搏從1000萬總體中抽出同樣規模的樣本,它們的精確程度是完全相同的。

⑨ 如何確定樣本量

具體確定樣本量還有相應的統計學公式，不同的抽樣方法對應不同的公式。

根據樣本量計算公式，不難知道，樣本量的大小不取決於總體的多少，而取決於：

(1) 研究對象的變化程度；

(2) 所要求或允許的誤差大小（即精度要求）；

(3) 要求推斷的置信程度。

樣本量n=C²σ²/p²

P — 精度（Precision），也稱精確度，由審計師設定，代表樣本與總體之間的可接受誤差范圍。在屬性抽樣中，精度以百分比表示，在變數抽樣中，精度用一個數值表示。

精度值越大，樣本量越小，總體誤差值就越大；反之，精度值越小，樣本量越大，總體誤差值就越小，但增加了抽樣工作量。

樣本量是指總體中抽取的樣本元素的總個數，應用於統計學、數學、物理學等學科。樣本量大小是選擇檢驗統計量的一個要素。由抽樣分布理論可知，在大樣本條件下，如果總體為正態分布，樣本統計量服從正態分布；如果總體為非正態分布，樣本統計量漸近服從正態分布。

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合理確定樣本容量的意義：

1.樣本容量過大，會增加調查工作量，造成人力、物力、財力、時間的浪費；

2.樣本容量過小，則樣本對總體缺乏足夠的代表性，從而難以保證推算結果的精確度和可靠性；

3.樣本容量確定的科學合理，一方面，可以在既定的調查費用下，使抽樣誤差盡可能小，以保證推算的精確度和可靠性；另一方面，可以在既定的精確度和可靠性下，使調查費用盡可能少，保證抽樣推斷的最大效果。

⑩ 樣本量的計算,怎麼得出實驗主要指標的參考數據

樣本量估計方法，即樣本量的計算公式，應根據研究背景、研究假設、設計模型、主要評價指標的數據特徵等做出正確選擇。
由於樣本量計算公式繁多，本文不做詳細介紹，讀者可參考《中國衛生統計》2012年至2014年連續刊發的"樣本量估計及其在差散大nQuery和SAS軟體上的實現"系列文章（共19篇）。該系虛豎列文章以樣本量估計專業軟體nQueryAdvisor7.0為依據，系統介紹常用的樣本量估計方法，給出計算公式及其權威出處，通過實例加以說明，同時還給出了SAS9.2軟體實現的程序，便於廣大讀者應用。文後表1列出了常用的樣本量估計方法，可看作通過統計檢驗方法正確選擇樣本量估計方法的一個索引。
抽樣方法
1、簡單隨機抽樣
一般的，設一個總體個數為N，如果通過逐個抽取的方法抽取一個樣本，且每次抽取時，每個個體被抽到的概率相等，這樣的抽樣方法為簡單隨機抽樣。適用於總體個數較少的。
2、系統抽樣
當總體的個數比較多的時候，首先把總體分成均衡的幾部分，然後按照預先定的規則，從每一個部分中抽取一些個體，得到所需要的樣本，這樣的抽樣方法叫做系統抽樣。
3、分層抽樣
抽樣時，將總體分成互不交叉的層，然後按照一定的比例，從各層中獨立抽取一定數量的個體，得到所需樣本，這樣的抽樣方法為分層抽樣。適用於總體由差異明顯的幾部分組成。
4、整群抽樣
整群抽樣又稱聚類抽樣。是將總體中各單位歸並成若干個互不交叉、掘盯互不重復的集合，稱之為群；然後以群為抽樣單位抽取樣本的一種抽樣方式。應用整群抽樣時，要求各群有較好的代表性，即群內各單位的差異要大，群間差異要小。
5、多段抽樣
多段隨機抽樣，就是把從調查總體中抽取樣本的過程，分成兩個或兩個以上階段進行的抽樣方法。