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Kolmogorov分布的抽样

Kolmogorov分布是一种概率分布，用于描述随机变量与某个理论分布之间的差异程度。它常用于统计学中的拟合优度检验，用于判断观测数据与理论分布是否相符。

Kolmogorov分布的分类： Kolmogorov分布属于连续型概率分布，其概率密度函数为：

f(x) = √(2π) * e^(-π^2 * x^2 / 8)

Kolmogorov分布的优势：

灵活性：Kolmogorov分布可以适用于各种理论分布，因此在拟合优度检验中具有广泛的应用。
无参数性：Kolmogorov分布不依赖于任何参数，因此在样本量较小或未知分布的情况下，仍然可以进行拟合优度检验。

Kolmogorov分布的应用场景：

拟合优度检验：Kolmogorov分布可以用于判断观测数据与理论分布之间的差异程度，常用于统计学中的拟合优度检验。
数据分析：Kolmogorov分布可以用于描述随机变量与某个理论分布之间的差异程度，因此在数据分析中可以用于评估数据的分布情况。

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以上是关于Kolmogorov分布的抽样的完善且全面的答案，希望能对您有所帮助。

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Hive实现数据抽样的三种方法

Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示： 1....数据块抽样（tablesample()函数） 1） tablesample(n percent) 根据hive表数据的大小按比例抽取数据，并保存到新的hive表中。...分桶抽样语法： TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname]) 其中x是要抽样的桶编号，桶编号从1开始，colname表示抽样的列，y表示桶的数量。...随机抽样（rand()函数） 1）使用rand()函数进行随机抽样，limit关键字限制抽样返回的数据，其中rand函数前的distribute和sort关键字可以保证数据在mapper和reducer...阶段是随机分布的，案例如下： select * from table_name where col=xxx distribute by rand() sort by rand() limit num;

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