Вопросы с тегом «simulation»

Мне было интересно, почему именно сбор данных, пока не будет получен значительный результат (например, ) (т. Е. P-хакерство), увеличивает частоту ошибок типа I?p<.05p<.05p \lt .05 Я также был бы очень признателен за Rдемонстрацию этого явления.

60 r  hypothesis-testing  p-value  simulation  type-i-and-ii-errors 

Этот вопрос мотивирован моим вопросом о метаанализе . Но я полагаю, что это также было бы полезно при обучении контекстов, в которых вы хотите создать набор данных, который точно отражает существующий опубликованный набор данных. Я знаю, как генерировать случайные данные из данного распределения. Так, например, если я читаю о результатах …

56 r  dataset  simulation  random-generation 

Я знаю, что чего-то не хватает в моем понимании логистической регрессии, и буду очень признателен за любую помощь. Насколько я понимаю, логистическая регрессия предполагает, что вероятность результата «1» с учетом входных данных представляет собой линейную комбинацию входных данных, пропущенных через обратную логистическую функцию. Это проиллюстрировано в следующем коде R: #create …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

Так что это очень простой и глупый вопрос. Однако, когда я учился в школе, я очень мало внимания уделял всей концепции симуляции в классе, и это меня немного пугало. Можете ли вы объяснить процесс моделирования в терминах мирян? (может быть для генерации данных, коэффициентов регрессии и т. д.) Каковы некоторые …

40 simulation 

Этот вопрос является ответом на ответ @Greg Snow на вопрос, который я задал относительно анализа мощности с помощью логистической регрессии и SAS Proc GLMPOWER. Если я планирую эксперимент и проанализирую результаты в факторной логистической регрессии, как я могу использовать симуляцию (и здесь ) для анализа мощности? Вот простой пример, где …

39 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  power-analysis 

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 

Как я могу вручную сгенерировать случайное число из данного распределения, например, 10 реализаций из стандартного нормального распределения?

30 normal-distribution  simulation  monte-carlo  random-generation  randomness 

Недавно изучив начальную загрузку, у меня возник концептуальный вопрос, который до сих пор меня удивляет: У вас есть население, и вы хотите знать атрибут населения, то есть , где я использую для представления населения. Это может означать, например, население. Обычно вы не можете получить все данные от населения. Таким образом, …

29 bootstrap  simulation  resampling 

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Я пытаюсь научиться подкреплению, и эта тема меня очень смущает. Я взял введение в статистику, но я просто не мог понять эту тему интуитивно.

22 variance  simulation  monte-carlo  unbiased-estimator  importance-sampling 

Я читаю об адаптивном MCMC (см., Например, главу 4 « Справочника цепи Маркова Монте-Карло» , изд. Brooks et al., 2011; а также Andrieu & Thoms, 2008 ). Основной результат Roberts and Rosenthal (2007) состоит в том, что если схема адаптации удовлетворяет исчезающему условию адаптации (плюс некоторая другая техническая специфика), адаптивный …

20 simulation  mcmc  random-generation  metropolis-hastings 

Если - известные плотности, из которых я могу смоделировать, т. Е. Для которых доступен алгоритм. и если продукт является интегрируемым, существует ли общий подход для моделирования на основе этой плотности продукта с использованием симуляторы от ?k ∏ i = 1 f i ( x ) α if1,…,fkf1,…,fkf_1,\ldots,f_kf i∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0\prod_{i=1}^k f_i(x)^{\alpha_i}\qquad \alpha_1,\ldots,\alpha_k>0fifif_i

20 simulation  monte-carlo  geometric-mean  scalability  finite-mixture-model 

У меня возникают проблемы при создании набора стационарных цветных временных рядов, учитывая их ковариационную матрицу (их спектральные плотности мощности (PSD) и спектральные плотности перекрестных мощностей (CSD)). Я знаю, что, учитывая два временных ряда и , я могу оценить их спектральные плотности мощности (PSD) и кросс-спектральные плотности (CSD), используя многие широко …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

Существуют различные виды алгоритмов MCMC: Метрополис-Гастингс Gibbs Важность / отклонение выборки (связано). Зачем использовать выборку Гиббса вместо Метрополис-Гастингс? Я подозреваю, что бывают случаи, когда при выборке Гиббса можно сделать вывод лучше, чем при работе с Метрополис-Гастингс, но я не совсем уверен в деталях.

20 bayesian  simulation  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

У CrossValidated есть несколько вопросов о том, когда и как применять коррекцию смещения редкого события, разработанную King and Zeng (2001) . Я ищу что-то другое: минимальную демонстрацию, основанную на симуляции, которая существует. В частности, король и дзенг «... в данных по редким событиям смещения вероятностей могут быть существенно значимыми с …

19 r  logistic  simulation  bias  rare-events