Запитання з тегом «monte-carlo»

Використання (псевдо-) випадкових чисел та Закону великих чисел для імітації випадкової поведінки реальної системи.

2
MCMC вибірки простору дерева рішень проти випадкового лісу
Випадковий ліс являє собою сукупність дерев рішень , сформованих випадковим чином вибираючи тільки певні функції для побудови кожного дерева з (а іноді і розфасовці тренувальну дані). Мабуть, вони добре навчаються та узагальнюють. Хтось робив відбір проб MCMC у просторі дерева рішень чи порівнював їх із випадковими лісами? Я знаю, що …

1
Чому завантажувальне використання залишків із моделі змішаних ефектів дає антиконсервативні довірчі інтервали?
Зазвичай я маю справу з даними, де кілька осіб вимірюються кілька разів у кожному з двох або більше умов. Я нещодавно грав із моделюванням змішаних ефектів, щоб оцінити докази відмінностей між умовами, моделюючи individualяк випадковий ефект. Для візуалізації невизначеності щодо прогнозів такого моделювання я використовував завантажувальний запуск, де на кожній …

1
Вірогідність покриття базового інтервалу надійності завантаження
У мене є питання щодо курсу, над яким я працюю: Проведіть дослідження в Монте-Карло, щоб оцінити ймовірність покриття стандартного нормального довірчого інтервалу завантаження та основного довірчого інтервалу завантажувальної стрічки. Вибірка з нормальної сукупності та перевірка рівня емпіричного покриття для середньої вибірки. Ймовірності покриття для звичайного звичайного інтерфейсу завантаження: n = …

6
Як слід визначити проблему проекту 213 Проекту Ейлера ("Блошиний цирк")?
Я хотів би вирішити Project Euler 213, але не знаю, з чого почати, тому що я лайпер в галузі статистики, зауважте, що потрібна точна відповідь, щоб метод Монте-Карло не працював. Чи можете ви порекомендувати деякі теми статистики для мене для читання? Будь ласка, не публікуйте рішення тут. Цифровий цирк Сітка …

2
Як оцінити точність інтеграла?
Надзвичайно поширена ситуація в комп'ютерній графіці полягає в тому, що колір деякого пікселя дорівнює інтегралу якоїсь функції з реальною цінністю. Часто функція занадто складна, щоб її вирішити аналітично, тому нам залишається числове наближення. Але функція також часто дуже дорога для обчислення, тому ми сильно обмежені у тому, скільки зразків ми …

4
Коли використовувати градієнтний спуск проти Монте-Карло як техніку чисельної оптимізації
Коли набір рівнянь неможливо вирішити аналітично, тоді ми можемо використовувати алгоритм спуску градієнта. Але, схоже, існує також метод моделювання Монте-Карло, який можна використовувати для вирішення проблем, які не мають аналітичних рішень. Як сказати, коли використовувати градієнтний спуск і коли використовувати Монте-Карло? Або я просто плутаю термін "моделювання" з "оптимізацією"? Дуже …

2
Точний відбір проб від неправильних сумішей
Припустимо, я хочу взяти вибірку з безперервного розподілу p(x)p(x)p(x) . Якщо у мене є вираз ppp у формі p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) f i pai⩾0,∑iai=1ai⩾0,∑iai=1a_i \geqslant 0, \sum_i a_i= 1fifif_ippp Вибірка мітки з ймовірністюa iiiiaiaia_i ВибіркаX∼fiX∼fiX \sim f_i Чи можливо узагальнити цю процедуру, якщо періодично є негативними? Я підозрюю, …

1
Чи реалізований пробовідбірник Монте-Карло / MCMC, який може мати справу з ізольованими локальними максимумами заднього розподілу?
Наразі я використовую байєсівський підхід для оцінки параметрів для моделі, що складається з декількох ОР. Оскільки у мене є 15 параметрів для оцінювання, мій пробний простір є 15-мірним, і мій пошук заднього розподілу, здається, має багато локальних максимумів, дуже відокремлених великими регіонами з дуже низькою ймовірністю. Це призводить до проблем …

1
Показати оцінку конверсується до відсотків за допомогою статистики замовлень
Нехай - послідовність iid випадкових змінних, відібраних з альфа-стабільного розподілу , з параметрами .X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 Тепер розглянемо послідовність , де , для .Y1,Y2,…,YnY1,Y2,…,YnY_1, Y_2, \ldots, Y_{n}Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Y_{j+1} = X_{3j+1}X_{3j+2}X_{3j+3} - 1j=0,…,n−1j=0,…,n−1j=0, \ldots, n-1 Я хочу …

3
G-тест проти тестування на чи-квадрат Пірсона
Я тестую незалежність в таблицю спряженості. Я не знаю, чи краще тест G чи Пірсон чи-квадрат. Розмір вибірки - сотні, але кількість низьких клітин. Як зазначено на сторінці Вікіпедії , наближення до розподілу chi-квадратиком краще для G-тесту, ніж для тесту Хі-квадрата Пірсона. Але я використовую моделювання Монте-Карло для обчислення р-значення, …

1
Необхідна кількість моделювання для аналізу Монте-Карло
Моє запитання - про необхідну кількість моделювання методу аналізу Монте-Карло. Наскільки я бачу необхідну кількість моделювання для будь-якої дозволеної процентної помилки (наприклад, 5) дорівнює n = { 100 ⋅ z c ⋅ std ( x )ЕЕEn = { 100 ⋅ zc⋅ std ( x )Е⋅ середнє значення ( x )}2,н={100⋅zc⋅стд(х)Е⋅маю …

5
Створити випадкові багатовимірні значення з емпіричних даних
Я працюю над функцією Монте-Карло для оцінки кількох активів з частково корельованою віддачею. В даний час я просто генерую коваріаційну матрицю і подаю на rmvnorm()функцію в Р. (Створює корельовані випадкові значення.) Однак, дивлячись на розподіл прибутку активу, він зазвичай не розподіляється. Це дійсно питання з двох частин: 1) Як я …
10 mcmc  monte-carlo  pdf 

4
Найкращий спосіб посіяти N незалежних генераторів випадкових чисел з 1 значення
У моїй програмі мені потрібно запустити N окремих потоків, кожен з яких має власний RNG, який використовується для вибірки великого набору даних. Мені потрібно мати можливість зафіксувати весь цей процес одним значенням, щоб я міг відтворити результати. Чи достатньо просто послідовно збільшувати насіння для кожного показника? В даний час я …

2
Чи відбір проб на основі Маркова є "найкращим" для відбору проб Монте-Карло? Чи є альтернативні схеми?
Ланцюг Маркова Монте-Карло - це метод, заснований на ланцюгах Маркова, який дозволяє отримувати зразки (в умовах Монте-Карло) з нестандартних розподілів, з яких ми не можемо безпосередньо брати зразки. Моє запитання, чому ланцюжок Маркова є "найсучаснішим" для відбору проб Монте-Карло. Альтернативним питанням може бути, чи існують інші способи, як ланцюги Маркова, …

1
R лінійна регресія, категоріальна змінна значення «приховане»
Це лише приклад, на який я зустрічався кілька разів, тому у мене немає даних про вибірку. Запуск лінійної регресійної моделі в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1є суцільною змінною. x2категоричний і має три значення, наприклад "Низький", "Середній" та "Високий". Однак вихід, отриманий R, був би на кшталт: …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.