Pytania otagowane jako simulation

Ogromny obszar obejmujący generowanie wyników z modeli komputerowych.

1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
2
Jaki jest związek między łańcuchem Markov a łańcuchem Markov monte carlo
Próbuję zrozumieć łańcuchy Markowa za pomocą SAS. Rozumiem, że proces Markowa to taki, w którym przyszły stan zależy tylko od stanu bieżącego, a nie od stanu przeszłego, i istnieje matryca przejścia, która wychwytuje prawdopodobieństwo przejścia z jednego stanu do drugiego. Ale potem natrafiłem na ten termin: Markov Chain Monte Carlo. …
3
Co oznacza skrócona dystrybucja?
W artykule badawczym na temat analizy wrażliwości modelu równania różniczkowego zwyczajnego układu dynamicznego autor podał rozkład parametru modelu jako Rozkład normalny (średnia = 1e-4, std = 3e-5) obcięty do zakresu [0,5e -4 1,5e-4]. Następnie wykorzystuje próbki z tego obciętego rozkładu do symulacji modelu. Co to znaczy mieć obcięty rozkład i …
1
Dlaczego warto korzystać z parametrycznego ładowania początkowego?
Obecnie próbuję omówić niektóre kwestie dotyczące parametrycznego ładowania początkowego. Większość rzeczy jest prawdopodobnie trywialna, ale nadal myślę, że coś przeoczyłem. Załóżmy, że chcę uzyskać przedziały ufności dla danych przy użyciu parametrycznej procedury ładowania początkowego. Mam więc tę próbkę i zakładam, że jest normalnie dystrybuowana. Oszacowałbym wtedy wariancję i znaczyłbym i …
2
Generuj próbki danych z regresji Poissona
Zastanawiałem się, jak wygenerować dane z równania regresji Poissona w R? Jestem trochę zdezorientowany, jak podejść do problemu. Więc jeśli założę, że mamy dwa predyktory i które są rozproszone . A przecięcie wynosi 0, a oba współczynniki są równe 1. Zatem moje oszacowanie jest po prostu:X 2 N ( 0 …
2
Symulacja wielu regresji liniowych
Jestem nowy w języku R. Chciałbym wiedzieć, jak symulować z modelu wielokrotnej regresji liniowej, który spełnia wszystkie cztery założenia regresji. ok dziękuję. Powiedzmy, że chcę symulować dane na podstawie tego zestawu danych: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) wtedy otrzymuję wynik: Call: lm(formula = y ~ x1 + x2) Residuals: Min …
2
Rozwiązania numeryczne dla stochastycznych równań różniczkowych w R: czy są jakieś?
Szukam ogólnego, czystego i szybkiego (tj. Przy użyciu procedur C ++) pakietu R do symulacji ścieżek z niejednorodnej dyfuzji nieliniowej, takiej jak (1) przy użyciu schematu Eulera-Maruyamy, schematu Milsteina (lub dowolnego innego). Jest to przeznaczone do osadzenia w większym kodzie szacunkowym i dlatego zasługuje na optymalizację. reXt= f( θ , …
3
Jak zaprogramować symulację Monte Carlo paradoksu pudełkowego Bertranda?
Następujący problem został opublikowany na stronie Mensa International na Facebooku: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Sam post otrzymał ponad 1000 komentarzy, ale nie będę wchodził w szczegóły na temat debaty, ponieważ wiem, że jest to paradoks skrzynki Bertranda, a odpowiedź brzmi . Zainteresowało mnie to, w jaki sposób można rozwiązać ten problem, stosując podejście …
6
Czy istnieje jakiś rozkład jednowymiarowy, z którego nie możemy próbkować?
Mamy ogromną różnorodność metod losowego generowania z rozkładów jednowymiarowych (transformacja odwrotna, akceptacja-odrzucenie, Metropolis-Hastings itp.) I wydaje się, że możemy próbkować z dosłownie dowolnego prawidłowego rozkładu - czy to prawda? Czy możesz podać jakiś przykład rozkładu jednowymiarowego, którego nie można losowo wygenerować? Wydaje mi się, że ten przykład, w którym jest …
3
Potencjalne zamieszanie w projekcie eksperymentu
Omówienie pytania Ostrzeżenie: To pytanie wymaga wielu ustawień. Proszę o wyrozumiałość. Mój kolega i ja pracujemy nad projektem eksperymentu. Projekt musi obejść wiele ograniczeń, które wymienię poniżej. Opracowałem projekt, który spełnia ograniczenia i daje nam obiektywne oceny naszych efektów zainteresowania. Jednak mój kolega uważa, że ​​w projekcie występuje zamieszanie. Argumentowaliśmy …
5
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?
Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
2
Jak symulować dane funkcjonalne?
Próbuję przetestować różne podejścia do analizy danych funkcjonalnych. Idealnie chciałbym przetestować zestaw podejść, jakie mam na symulowanych danych funkcjonalnych. Próbowałem wygenerować symulowany FD przy użyciu podejścia opartego na sumującym hałasie Gaussa (kod poniżej), ale uzyskane krzywe wyglądają o wiele za mocno w porównaniu do rzeczywistych . Zastanawiałem się, czy ktoś …
9
Książka dla szerokiego i koncepcyjnego przeglądu metod statystycznych
Jestem bardzo zainteresowany potencjałem analizy statystycznej do symulacji / prognozowania / szacowania funkcji itp. Jednak niewiele wiem na ten temat, a moja wiedza matematyczna jest wciąż dość ograniczona - jestem młodym studentem inżynierii oprogramowania. Szukam książki, w której zacznę od pewnych rzeczy, o których wciąż czytam: regresji liniowej i innych …
2
Znalezienie precyzji oszacowania symulacji Monte Carlo
tło Projektuję symulację Monte Carlo, która łączy dane wyjściowe serii modeli i chcę mieć pewność, że symulacja pozwoli mi wysunąć uzasadnione twierdzenia dotyczące prawdopodobieństwa symulowanego wyniku i dokładności tego oszacowania prawdopodobieństwa. Symulacja pozwoli ustalić prawdopodobieństwo, że ława przysięgłych z określonej społeczności skaza określonego oskarżonego. Oto kroki symulacji: Korzystając z istniejących …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.