Вопросы с тегом «monte-carlo»

Предположим, у меня есть функция которую я хочу интегрировать Конечно, предполагая, что стремится к нулю в конечных точках, нет сбоев, хорошая функция. Один из способов , который я теребил является использование алгоритма Метрополиса-Гастингса , чтобы создать список образцов от распределения пропорционально к , который отсутствует константа нормировки который я назову …

16 simulation  monte-carlo  metropolis-hastings  numerical-integration 

Каковы некоторые методы для отбора двух коррелированных случайных величин: если их распределение вероятностей параметризовано (например, логарифмически нормальное) если они имеют непараметрические распределения. Данные представляют собой два временных ряда, для которых мы можем вычислить ненулевые коэффициенты корреляции. Мы хотим смоделировать эти данные в будущем, предполагая, что историческая корреляция и временной ряд …

16 correlation  sampling  monte-carlo  stochastic-processes  copula 

Как и почему генераторы случайных чисел (ГСЧ) важны в вычислительной статистике? Я понимаю, что случайность важна при выборе выборок для многих статистических тестов, чтобы избежать смещения в отношении любой гипотезы, но есть ли другие области вычислительной статистики, где важны генераторы случайных чисел?

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

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 

Я пытаюсь понять цепи Маркова, используя SAS. Я понимаю, что марковский процесс - это процесс, в котором будущее состояние зависит только от текущего состояния, а не от прошлого, и существует матрица перехода, которая фиксирует вероятность перехода из одного состояния в другое. Но тут я наткнулся на этот термин: цепь Маркова …

15 probability  simulation  mcmc  monte-carlo  markov-process 

В настоящее время я работаю над проектом, в котором я генерирую случайные значения, используя наборы точек с малыми расхождениями / квазислучайными точками , такие как наборы точек Халтона и Соболя. Это по существу мерные векторы, которые имитируют d- мерные однородные (0,1) переменные, но имеют лучший разброс. Теоретически, они должны помочь …

14 hypothesis-testing  monte-carlo  random-generation  randomness 

Я начал заниматься Монте-Карло в R как хобби, но в конце концов финансовый аналитик посоветовал перейти на Matlab. Я опытный разработчик программного обеспечения. но начинающий Монте-Карло. Я хочу построить статические модели с анализом чувствительности, позже динамические модели. Нужны хорошие библиотеки / алгоритмы, которые меня направляют. Мне кажется, что R имеет …

14 r  matlab  monte-carlo 

В настоящее время я пытаюсь разобраться в некоторых вещах, касающихся параметрической начальной загрузки. Большинство вещей, вероятно, тривиально, но я все еще думаю, что, возможно, что-то пропустил. Предположим, я хочу получить доверительные интервалы для данных с помощью параметрической процедуры начальной загрузки. Итак, у меня есть этот образец, и я предполагаю, что …

13 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

В течение прошлого года я довольно тесно работал над выборкой важных данных, и у меня есть несколько открытых вопросов, с которыми я надеялся получить некоторую помощь. Мой практический опыт работы со схемами выборки по важности заключался в том, что они могут иногда давать фантастические оценки с низким отклонением и смещением. …

13 monte-carlo  information-theory  importance-sampling 

Следующая проблема была размещена на Mensa International на странице Facebook: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Само сообщение получило более 1000 комментариев, но я не буду вдаваться в подробности о дебатах, поскольку знаю, что это парадокс Бертранда и ответ . Что меня здесь интересует, так это то, как можно решить эту проблему, используя подход Монте-Карло? …

12 r  probability  simulation  monte-carlo  paradox 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

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 

Примечание: этот вопрос является репостом, так как мой предыдущий вопрос пришлось удалить по юридическим причинам. Сравнивая PROC MIXED из SAS с функцией lmeиз nlmeпакета в R, я наткнулся на некоторые довольно запутанные различия. Более конкретно, степени свободы в разных тестах различаются между PROC MIXEDи lme, и я задавался вопросом, почему. …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Как мне аппроксимировать следующий интеграл с помощью симуляции MC? ∫1−1∫1−1|x−y|dxdy∫−11∫−11|x−y|dxdy \int_{-1}^{1} \int_{-1}^{1} |x-y| \,\mathrm{d}x \,\mathrm{d}y Благодарность! Редактировать (в некотором контексте): я пытаюсь научиться использовать симуляцию для аппроксимации интегралов, и я получаю некоторую практику, когда сталкиваюсь с некоторыми трудностями. Правка 2 + 3 : Каким-то образом я запутался и подумал, что …

12 r  self-study  monte-carlo 

Фон Я проектирую симуляцию Монте-Карло, которая объединяет результаты ряда моделей, и я хочу быть уверенным, что симуляция позволит мне сделать разумные заявления о вероятности смоделированного результата и точности этой вероятностной оценки. В ходе симуляции будет найдена вероятность того, что суд присяжных, выбранный из указанного сообщества, осудит определенного подсудимого. Это шаги …

12 confidence-interval  monte-carlo  standard-error  simulation 

Я разрабатываю алгоритм выборки Гибридного Монте-Карло для PyMC , и я стараюсь сделать его максимально беспроблемным и общим, поэтому я ищу хороший совет по разработке алгоритма HMC. Я прочитал главу обзора Рэдфорда и Beskos et. В недавней статье al. об оптимальной (размер шага) настройке HMC я собрал следующие советы: Переменные …

12 bayesian  monte-carlo