Statystyki i duże zbiory danych random-generation

5

Jak wygenerować dużą macierz korelacji losowej pełnej rangi z obecnymi silnymi korelacjami?

Chciałbym wygenerować losową macierz korelacji o wielkości n × n, tak aby występowały pewne umiarkowanie silne korelacje:CC\mathbf Cn×nn×nn \times n kwadratowa rzeczywista macierz symetryczna o rozmiarze , np. n = 100 ;n×nn×nn \times nn=100n=100n=100 pozytywnie określone, tj. ze wszystkimi wartościami własnymi rzeczywistymi i dodatnimi; pełna ranga; wszystkie elementy ukośne równe …

25 random-generation covariance-matrix correlation-matrix

1

Losowe macierze z ograniczeniami długości wierszy i kolumn

Muszę wygenerować losowe macierze nie kwadratowe z wierszami i kolumnami C , elementy losowo rozmieszczone ze średnią = 0 i ograniczone tak, że długość (norma L2) każdego wiersza wynosi 1, a długość każdej kolumny wynosi √RRRCCC111 . Odpowiednio suma wartości kwadratowych wynosi 1 dla każdego wiersza iR.RC−−√RC\sqrt{\frac{R}{C}}RCRC\frac{R}{C} dla każdej kolumny. …

25 random-generation normalization markov-process random-matrix

4

Symuluj równomierny rozkład na dysku

Próbowałem symulować wstrzykiwanie losowych punktów w kółko, tak aby dowolna część koła miała takie samo prawdopodobieństwo wystąpienia wady. Spodziewałem się, że liczenie na pole wynikowego rozkładu będzie zgodne z rozkładem Poissona, jeśli podzielę okrąg na prostokąty o równej powierzchni. Ponieważ wymaga to jedynie umieszczenia punktów w obszarze kołowym, wstrzyknąłem dwa …

24 random-generation circular-statistics

3

Jakie jest prawdopodobieństwo, że spośród 25 liczb losowych od 1 do 100 najwyższa pojawi się więcej niż jeden raz?

W wielu grach online, gdy gracze wykonują trudne zadanie, czasami przyznawana jest specjalna nagroda, z której mogą skorzystać wszyscy, którzy ukończyli zadanie. jest to zazwyczaj wierzchowiec (metoda transportu) lub inny przedmiot próżności (przedmioty, które nie poprawiają wydajności postaci i służą głównie do dostosowywania wyglądu). Gdy taka nagroda jest przyznawana, najczęstszym …

23 probability random-generation

3

Generuj losowo skorelowane dane między zmienną binarną a ciągłą

Chcę wygenerować dwie zmienne. Jedna to zmienna wyniku binarnego (powiedzmy sukces / porażka), a druga to wiek w latach. Chcę, aby wiek był pozytywnie skorelowany z sukcesem. Na przykład powinno być więcej sukcesów w wyższych segmentach wiekowych niż w niższych. Idealnie powinienem być w stanie kontrolować stopień korelacji. W jaki …

23 correlation random-variable random-generation binary-data

2

Generowanie danych za pomocą danej macierzy kowariancji próbki

Biorąc pod uwagę macierz kowariancji ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_s , w jaki sposób wygenerować dane, aby miała przykładową macierz kowariancji Σ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s ? Mówiąc bardziej ogólnie: często jesteśmy zainteresowani generowaniem danych z gęstości f(x|θ)f(x|θ) f(x \vert \boldsymbol\theta) , z danymi xxx podanymi parametrami wektorowymi θθ\boldsymbol\theta . Daje to próbkę, …

22 correlation sampling random-generation covariance-matrix

3

Czym dokładnie jest ziarno w generatorze liczb losowych?

Próbowałem użyć zwykłego wyszukiwania w Google itp., Ale większość odpowiedzi, które znalazłem, są albo niejasne, albo specyficzne dla języka / biblioteki, takie jak Python lub C ++ stdlib.hitp. Szukam agnostycznej, matematycznej odpowiedzi na język, a nie specyfiki biblioteki. Na przykład wielu twierdzi, że ziarno jest punktem początkowym generatora liczb losowych, …

21 random-generation

1

Generowanie skorelowanych zmiennych losowych dwumianowych

Zastanawiałem się, czy możliwe jest wygenerowanie skorelowanych losowych zmiennych dwumianowych po zastosowaniu transformacji liniowej? Poniżej wypróbowałem coś prostego w R i daje to pewną korelację. Ale zastanawiałem się, czy istnieje jakiś zasadny sposób, aby to zrobić? X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X3 = …

21 r correlation binomial random-generation bernoulli-distribution

2

Jak działa metoda transformacji odwrotnej?

Jak działa metoda inwersji? Powiedzmy, że mam losową próbkę o gęstości powyżej a zatem z cdf na . Następnie metodą inwersji otrzymuję rozkład jako . f ( x ; θ ) = 1X1, X2), . . . , XnX1,X2),...,XnX_1,X_2,...,X_n 0<x<1FX(x)=x1/θ(0,1)XF - 1 X(u)=uθfa( x ; θ ) = 1θx( 1 …

21 r distributions inference random-generation inverse-cdf

4

Jak stworzyć dowolną macierz kowariancji

Na przykład, w RThe MASS::mvrnorm()Funkcja ta jest przydatna do generowania danych, aby wykazać różne rzeczy w statystykach. Bierze obowiązkowy Sigmaargument, który jest macierzą symetryczną określającą macierz kowariancji zmiennych. Jak utworzyć symetryczną macierz z dowolnymi wpisami?n×nn×nn\times n

21 r random-generation covariance-matrix

3

Znalezienie sposobu na symulację liczb losowych dla tego rozkładu

Usiłuję napisać program w języku R, który symuluje pseudolosowe liczby z rozkładu za pomocą funkcji rozkładu skumulowanego: fa( x ) = 1 - exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp⁡(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq 0 gdziea , b > 0 , p ∈ ( 0 , 1 )za,b>0,p∈(0,1)a,b>0, p \in (0,1) Próbowałem próbkowania z transformacją …

20 r random-generation

1

Czy można zaufać adaptacyjnej MCMC?

Czytam o adaptacyjnej MCMC (patrz np. Rozdział 4 Podręcznika Markov Chain Monte Carlo , red. Brooks i in., 2011; a także Andrieu i Thoms, 2008 ). Głównym rezultatem Robertsa i Rosenthala (2007) jest to, że jeśli schemat adaptacji spełnia znikający warunek adaptacji (plus pewna inna technika), adaptacyjna MCMC jest ergodyczna …

20 simulation mcmc random-generation metropolis-hastings

4

Generowanie zmiennych losowych z mieszaniny rozkładów normalnych

Jak mogę próbkować z rozkładu mieszaniny, a w szczególności mieszaniny rozkładów normalnych w R? Na przykład, jeśli chcę próbkować z: 0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1)0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; + \;0.2\!\times\mathcal{N}(3,.1) jak mogłem to zrobić?

20 r random-generation mixture

5

Jak korzystać z rozkładu Cholesky'ego lub alternatywnie do skorelowanej symulacji danych

Używam dekompozycji Cholesky'ego do symulacji skorelowanych zmiennych losowych na podstawie macierzy korelacji. Chodzi o to, że wynik nigdy nie odtwarza struktury korelacji, jaka jest podana. Oto mały przykład w Pythonie ilustrujący sytuację. import numpy as np n_obs = 10000 means = [1, 2, 3] sds = [1, 2, 3] # …

19 correlation random-generation cholesky

3

Jak mogę generować dane z uprzednio określoną macierzą korelacji?

Próbuję wygenerować skorelowaną losową sekwencję ze średnią = , wariancja = , współczynnik korelacji = . W poniższym kodzie używam & jako standardowych odchyleń i & jako środków.0001110.80.80.8s1s2m1m2 p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 * u + m1 y = s2 * …

19 correlation matlab random-generation correlation-matrix

Pytania otagowane jako random-generation