Запитання з тегом «random-generation»

Що було б найкращим способом вибірки з розподілу Кантора ? Він має лише cdf, і ми не можемо його інвертувати.

19 distributions  simulation  random-generation 

Тут "обрізання" передбачає зниження точності випадкових чисел і не обрізання рядів випадкових чисел. Наприклад, якщо у мене є справді випадкових чисел (витягнутих з будь-якого розподілу, наприклад, нормальних, рівномірних тощо) з довільною точністю, і я усікаю всі числа, щоб, нарешті, закінчити набір чисел, кожне з яких точно 2 цифри після десяткової. …

18 random-generation  measurement-error  truncation 

Я хочу намалювати цілі числа від 1 до певного конкретного NNN , прокрутивши деяку кількість справедливих шестигранних кісток (d6). Хороша відповідь пояснить, чому його метод виробляє єдині та незалежні цілі числа. Як наочний приклад, було б корисно пояснити, як працює рішення для випадку N = 150N=150N=150 . Крім того, я …

18 probability  random-generation  uniform  dice 

Я написав програму, яка генерує випадкові дані. Якщо програма працює правильно, ці дані повинні слідувати конкретному, відомому розподілу ймовірностей. Я хотів би запустити програму, зробити деякі обчислення результату та придумати p-значення. До того, як хто-небудь ще скаже: Я розумію, що тестування гіпотез не може виявити, коли програма працює правильно. Він …

17 distributions  hypothesis-testing  random-generation 

Я б хотів генерувати зразки з блакитної області, визначеної тут: Наївним рішенням є використання відбору проб відхилення в одиничному квадраті, але це забезпечує лише ефективність (~ 21,4%).1−π/41−π/41-\pi/4 Чи є якийсь спосіб я можу зробити вибірку більш ефективно?

17 probability  sampling  monte-carlo  random-generation 

Мені потрібно генерувати випадкові числа після нормального розподілу в інтервалі . (Я працюю в Р.)(a,b)(a,b)(a,b) Я знаю, що функція rnorm(n,mean,sd)генерує випадкові числа після нормального розподілу, але як встановити межі інтервалу в межах цього? Чи є для цього якісь функції R?

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

Я б хотів намалювати зразок . Вікіпедія пропонує або використовувати склад Холеського, або Ейгенде , тобто або Σ = D 1 D T 1x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right)Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T Отже, зразок можна скласти через: або де \ mathbf {v} \ sim N \ зліва …

16 normal-distribution  random-generation  svd  cholesky 

Як і чому важливі генератори випадкових чисел (RNG) в обчислювальній статистиці? Я розумію, що випадковість важлива при виборі зразків для багатьох статистичних тестів, щоб уникнути упередженості до будь-якої гіпотези, але чи є інші сфери обчислювальної статистики, де важливі генератори випадкових чисел?

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

Я оцінив зразок ковариационной матриці ССC зразка і отримати симетричну матрицю. З ССC , я хотів би створити ннn -мірного нормальний розподілений гп , але тому мені потрібно розкладання Холецкого ССC . Що робити, якщо ССC не є позитивним?

15 r  random-generation  covariance-matrix  multivariate-normal  cholesky 

Зі статистичної випадковості Вікіпедії : Глобальна випадковість та локальна випадковість різні. Більшість філософських концепцій випадковості є глобальними, оскільки вони ґрунтуються на ідеї, що "з часом" послідовність виглядає справді випадковою, навіть якщо певні підрядки не виглядають випадковими. Наприклад, у "справді" випадковій послідовності чисел достатньої довжини, ймовірно, були б довгі послідовності нічого, …

15 mathematical-statistics  random-generation 

Припустимо, у нас є X1∼unif(n,0,1),X1∼unif(n,0,1),X_1 \sim \textrm{unif}(n,0,1), X2∼unif(n,0,1),X2∼unif(n,0,1),X_2 \sim \textrm{unif}(n,0,1), де unif(n,0,1)unif(n,0,1)\textrm{unif}(n,0,1) є рівномірною випадковою вибіркою розміру n та Y=X1,Y=X1,Y=X_1, Z=0.4X1+1−0.4−−−−−−√X2.Z=0.4X1+1−0.4X2.Z = 0.4 X_1 + \sqrt{1 - 0.4}X_2. Тоді кореляція між і Z дорівнює 0,4 .YYYZZZ0.40.40.4 Як я можу поширити це на три змінні: , X 2 , X 3 …

15 r  correlation  random-generation  uniform 

Як я можу генерувати двійкові часові ряди таким чином: Вказується середня ймовірність спостереження 1 (скажімо, 5%); Умовна ймовірність спостереження 1 за час задана величина при (скажімо 30%, якщо значення було 1)?tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

Під час програмування в R я кілька разів використовував багатоядерний пакет. Однак я ніколи не бачив твердження про те, як це обробляє випадкові числа. Коли я використовую openMP з C, я обережно використовую правильний паралельний RNG, але з R я припускаю, що трапляється щось розумне. Чи може хтось підтвердити, що …

15 r  random-generation  parallel-computing  multicore 

У Libre Office Calc rand()доступна функція, яка вибирає випадкове значення між 0 і 1 з рівномірного розподілу. Я трохи іржавий на свою ймовірність, тому, побачивши таку поведінку, я був спантеличений: A = 200х1 стовпець rand()^2 B = 200х1 стовпець rand()*rand() mean(A) = 1/3 mean(B) = 1/4 Чому так mean(A)! = …

15 expected-value  random-generation  uniform 

Я хотів би генерувати пари випадкових чисел з певною кореляцією. Однак звичайний підхід використання лінійної комбінації двох нормальних змінних тут недійсний, оскільки лінійна комбінація рівномірних змінних вже не є рівномірно розподіленою змінною. Мені потрібні дві змінні, щоб вони були рівномірними. Будь-яка ідея про те, як генерувати пари однорідних змінних із …

14 correlation  random-generation  uniform