Запитання з тегом «simulation»

Велика область, яка включає отримання результатів на комп'ютерних моделях.


2
Чому потрібно брати вибірку з заднього розподілу, якщо ми вже ЗНАЄМО задній розподіл?
Я розумію, що при використанні байєсівського підходу для оцінки значень параметрів: Задній розподіл - це поєднання попереднього розподілу та розподілу ймовірності. Ми моделюємо це, генеруючи вибірку з заднього розподілу (наприклад, використовуючи алгоритм Metropolis-Hasting для генерації значень, і приймаємо їх, якщо вони перевищують певний поріг ймовірності належати до заднього розподілу). Після …

3
Як моделювати дані, щоб бути статистично значущими?
Я перебуваю в 10 класі і шукаю моделювати дані для проекту ярмарку машинного навчання. Кінцева модель буде використана на даних про пацієнтів і передбачає співвідношення між певним часом тижня та впливом, яке це має на прихильність ліків у межах даних про одного пацієнта. Значення прихильності будуть двійковими (0 означає, що …

3
Негативно-біноміальний GLM проти перетворення журналу для даних підрахунку: підвищений показник помилок типу I
Хтось із вас, можливо, прочитав цей приємний документ: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Не записуйте дані про кількість перетворень. Методи екології та еволюції 1: 118–122. клацати . У моїй галузі досліджень (екотоксикологія) ми маємо справу з погано повторюваними експериментами, і ГЛМ не використовуються широко. Тому я зробив аналогічне моделювання, як …

1
, Моделювання за період прогнозування
У мене є дані часових рядів, і я використовував A R IМА ( р , д, q) + XтАRЯМА(p,г,q)+ХтARIMA(p,d,q)+X_t в якості моделі для відповідності даним. ХтХтX_t є показником випадкова величина, або 0 (коли я не бачу рідкісна подія) або 1 (коли я бачу рідкісна подія). На основі попередніх спостережень, які …

1
моделювання випадкових вибірок із заданим MLE
Це перехресне підтверджене запитання про моделювання вибірки, що обумовлює наявність фіксованої суми, нагадало мені проблему, яку поставив мені Джордж Казелла . f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta)(X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n)θθ\thetaθ^(x1,…,xn)=argmin∑i=1nlogf(xi|θ)θ^(x1,…,xn)=arg⁡min∑i=1nlog⁡f(xi|θ)\hat{\theta}(x_1,\ldots,x_n)=\arg\min \sum_{i=1}^n \log f(x_i|\theta)θθ\theta(X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n)θ^(X1,…,Xn)θ^(X1,…,Xn)\hat{\theta}(X_1,\ldots,X_n) Наприклад, візьміть розподіл з параметром розташування , щільність якого Якщо як ми можемо імітувати умовно на ? У цьому прикладі розподіл не має виразу закритої …

3
Створення випадкових чисел після розподілу в інтервалі
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?

2
Незалежність залишків в комп'ютерному експерименті / моделюванні?
Я провів комп'ютерну оцінку різних методів підгонки конкретного типу моделі, що використовується в науках про палео. У мене був великий навчальний набір, і тому я випадково (стратифікована випадкова вибірка) відклала тестовий набір. Я встановив різних методів до зразків навчальних наборів і за допомогою отриманих м моделей я передбачив відповідь для …

1
Нерівномірний розподіл p-значень при моделюванні біноміальних тестів під нульовою гіпотезою
Я чув, що згідно з нульовою гіпотезою розподіл p значення має бути рівномірним. Однак моделювання біноміального тесту в MATLAB повертається дуже різними від однорідних розподілів із середнім значенням більше 0,5 (0,518 в даному випадку): coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for i = 1:20000 success = 0; for j …

1
Інтеграція Метрополіс-Гастінгса - чому моя стратегія не працює?
Припустимо, у мене є функція g(x)g(x)g(x) яку я хочу інтегрувати ∫∞−∞g(x)dx.∫−∞∞g(x)dx. \int_{-\infty}^\infty g(x) dx. Звичайно, припустимо, що g(x)g(x)g(x) переходить до нуля в кінцевих точках, відсутність вибухів, хороша функція. Один з способів , який я смикав є використання алгоритму Метрополіс-Гастингса , щоб сформувати список зразків x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \dots, x_n з розподілу …

2
Що може бути прикладом дійсно простої моделі з непереборною ймовірністю?
Орієнтовна обчислення Байєса - це дійсно класна методика підгонки в основному будь-якої стохастичної моделі, призначена для моделей, де ймовірність не виправдана (скажімо, ви можете зробити вибірку з моделі, якщо ви фіксуєте параметри, але не можете чисельно, алгоритмічно чи аналітично обчислити ймовірність). При впровадженні аудиторії приблизних байєсівських обчислень (ABC) приємно використовувати …

1
Як імітувати копулу Гаусса?
Припустимо, що у мене є два одноманітні граничні розподіли, скажімо, FFF і GGG , з яких я можу імітувати. Тепер побудуйте їх спільний розподіл за допомогою копули Гаусса , що позначається C(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) . Всі параметри відомі. Чи існує метод, що не MCMC для моделювання з цієї копули?

3
Чи є загальний метод моделювання даних із формули чи аналізу?
По-новому моделювання даних з експериментальної рамки даних проектування. З акцентом на R (хоча інше мовне рішення було б чудово). Розробляючи експеримент або опитування, моделювання даних та проведення аналізу цих модельованих даних може забезпечити надзвичайне уявлення про переваги та недоліки конструкції. Такий підхід також може бути важливим для розуміння та правильного …

1
Переваги Box-Muller перед зворотним методом CDF для імітації нормального розподілу?
Для моделювання нормального розподілу з набору рівномірних змінних існує кілька методик: Алгоритм Box-Muller , в якому один відбирає дві незалежні рівномірні змінні на (0,1)(0,1)(0,1) і перетворює їх у два незалежні стандартні нормальні розподіли за допомогою: Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) метод CDF , де можна прирівняти …

2
Моделювання креслень з рівномірного розподілу за допомогою малюнків із звичайного розподілу
Нещодавно я придбав ресурс для інтерв'ю з науковими даними, в якому одним із питань ймовірності було таке: З огляду на малюнки із звичайного розподілу з відомими параметрами, як можна імітувати малюнки з рівномірного розподілу? Мій оригінальний процес думки полягав у тому, що для дискретної випадкової величини ми могли розбити нормальний …

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.