Вопросы с тегом «numerical-integration»

Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Недавно я смотрел на симуляцию Монте-Карло и использовал ее для аппроксимации констант, таких как ππ\pi (окружность внутри прямоугольника, пропорциональная область). Однако я не могу придумать соответствующий метод аппроксимации значения eee [число Эйлера] с использованием интеграции Монте-Карло. Есть ли у вас какие-либо указания о том, как это можно сделать?

35 simulation  monte-carlo  algorithms  random-generation  numerical-integration 

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 

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 читаю о байесовском умозаключении и натолкнулся на фразу «численная интеграция предельной вероятности слишком дорога» У меня нет опыта в математике, и мне было интересно, что именно здесь означает дорогой ? Это просто с точки зрения вычислительной мощности или есть что-то большее.

12 bayesian  numerical-integration  variational-bayes  approximate-inference 

Я исхожу из этого вопроса на случай, если кто-нибудь захочет пойти по следу. По сути, у меня есть набор данных состоящий из объектов, где к каждому объекту прикреплено заданное количество измеренных значений (два в данном случае):NΩΩ\OmegaNNN Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]\Omega = o_1[x_1, y_1], o_2[x_2, y_2], ..., o_N[x_N, y_N] Мне нужен способ определить вероятность …

12 probability  maximum-likelihood  kernel-smoothing  numerical-integration 

У меня есть интегральное уравнение вида где - эмпирический cdf, а - функция , У меня есть сжатие отображения, и поэтому я пытаюсь решить интегральное уравнение с помощью последовательности теоремы Банаха о неподвижной точке.Р н гT1( х ) = ∫Икс0г( Т1( у) ) d F^N( у)T1(Икс)знак равно∫0Иксг(T1(Y)) dF^N(Y) T_1(x) = …

10 r  numerical-integration 

Я надеюсь, что это правильное место, чтобы спросить, если не стесняйтесь перенести его на более подходящий форум. Я довольно долго размышлял о том, как обрабатывать неквадратные интегрируемые функции с помощью интеграции Монте-Карло. Я знаю, что MC все еще дает правильную оценку, но ошибка нереальна (расходится?) Для такого рода функций. Давайте …

9 monte-carlo  numerical-integration