Вопросы с тегом «simulation»

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 

Как я могу генерировать двоичные временные ряды, такие что: Указана средняя вероятность наблюдения 1 (скажем, 5%); Условная вероятность наблюдения 1 в момент времени учетом значения в момент времени (скажем, 30%, если значение равно 1)?т - 1 т - 1TTtт - 1T-1t-1т - 1T-1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

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 исследовательской статье об анализе чувствительности модели обыкновенного дифференциального уравнения динамической системы автор представил распределение параметра модели в виде нормального распределения (среднее = 1e-4, std = 3e-5), усеченного до диапазона [0.5e -4 1,5е-4]. Затем он использует образцы из этого усеченного распределения для моделирования модели. Что значит иметь усеченный дистрибутив и …

14 distributions  simulation  truncation 

Я новичок в языке R. Я хотел бы знать, как имитировать модель множественной линейной регрессии, которая удовлетворяет всем четырем предположениям регрессии. хорошо спасибо. Допустим, я хочу смоделировать данные на основе этого набора данных: 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) тогда я получаю вывод: Call: lm(formula = y ~ x1 + x2) …

14 r  multiple-regression  simulation 

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 

Я ищу общий, чистый и быстрый (т. Е. Использующий подпрограммы C ++) R-пакет для имитации путей из неоднородной нелинейной диффузии типа (1) с использованием схемы Эйлера-Маруямы, схемы Мильштейна (или любой другой). Это предназначено для встраивания в больший код оценки и поэтому заслуживает оптимизации. dИксT= ф( θ , т , ХT)dт …

13 r  simulation  stochastic-processes  markov-process 

Мне было интересно, как вы будете генерировать данные из уравнения регрессии Пуассона в R? Я немного растерялся, как подойти к проблеме. Поэтому, если я предполагаю, что у нас есть два предиктора и X 2, которые распределены N ( 0 , 1 ) . И перехват равен 0, и оба коэффициента …

13 r  regression  poisson-distribution  simulation 

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 нас есть большое разнообразие методов для случайной генерации из одномерных распределений (обратное преобразование, принятие-отклонение, Метрополис-Гастингс и т. Д.), И кажется, что мы можем выбрать буквально из любого действительного распределения - это правда? Не могли бы вы привести какой-нибудь пример одномерного распределения, из которого невозможно произвести случайную генерацию? Я полагаю, …

12 distributions  simulation  random-generation  mgf  philosophical 

Обзор вопроса Предупреждение: этот вопрос требует много настроек. Пожалуйста, потерпите меня. Мой коллега и я работаем над проектом эксперимента. Дизайн должен работать с большим количеством ограничений, которые я перечислю ниже. Я разработал схему, которая удовлетворяет ограничениям и дает нам объективные оценки наших эффектов интереса. Тем не менее, мой коллега считает, …

12 mixed-model  experiment-design  simulation  confounding 

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 

Я пытаюсь проверить различные подходы анализа функциональных данных. В идеале я хотел бы протестировать панель подходов, которые у меня есть, на смоделированных функциональных данных. Я попытался сгенерировать смоделированный FD, используя подход, основанный на суммировании гауссовских шумов (код ниже), но полученные кривые выглядят слишком грубыми по сравнению с реальными . Мне …

12 r  simulation  functional-data-analysis 

Меня очень интересует потенциал статистического анализа для моделирования / прогнозирования / оценки функций и т. Д. Тем не менее, я не знаю много об этом, и мои математические знания все еще весьма ограничены - я младший студент в области разработки программного обеспечения. Я ищу книгу, которая поможет мне начать с …

12 r  regression  machine-learning  references  simulation 

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