Запитання з тегом «simulation»

Я працюю над набором даних. Після використання деяких методів ідентифікації моделі я вийшов із моделлю ARIMA (0,2,1). Я використав detectIOфункцію в пакеті TSAв R, щоб виявити інноваційний зовнішній вигляд (IO) під час 48-го спостереження за моїм оригінальним набором даних. Як я включу цей зовнішній вигляд у свою модель, щоб я …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Я не статистик. Отже, будь ласка, потерпіть мої промахи, якщо такі є. Чи поясніть, будь ласка, простим способом, як робиться моделювання? Я знаю, що він вибирає якийсь випадковий зразок із звичайного розподілу та використовує для моделювання. Але, не розумію чітко.

10 simulation 

Я зіткнувся з такою проблемою моделювання: заданий набір {ω1,…,ωd}{ω1,…,ωг}\{\omega_1,\ldots,\omega_d\} відомих реальних чисел, розподіл на {−1,1}d{-1,1}г\{-1,1\}^d визначається через P(X=(x1,…,xd))∝(x1ω1+…+xdωd)+П(Х=(х1,…,хг))∝(х1ω1+…+хгωг)+\mathbb{P}(X=(x_1,\ldots,x_d))\propto (x_1\omega_1+\ldots+x_d\omega_d)_+ де (z)+(z)+(z)_+ позначає позитивну частину zzz. Хоча я можу подумати про пробірник Metropolis-Hastings, націлений на цей розподіл, мені цікаво, чи існує ефективний прямий пробовідбірник, скориставшись великою кількістю нульових ймовірностей для зменшення …

9 simulation  algorithms  random-generation  computational-statistics  metropolis-hastings 

Я намагався відповісти на питання Оцінка інтеграла Важливість методу відбору проб в R . В основному користувачеві потрібно провести розрахунок ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx використання експоненціального розподілу як розподілу важливості q(x)=λ exp−λxq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} і знайдіть значення що дає кращу наближення до інтегралу (це ). Я переробка проблеми в якості оцінки середнього …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

Я намагаюся моделювати набір даних, який відповідає емпіричним даним, які я маю, але не знаю, як оцінити помилки в початкових даних. Емпіричні дані включають гетероскедастичність, але мене не цікавить їх перетворення, а скоріше використання лінійної моделі з помилковим терміном для відтворення моделювання емпіричних даних. Наприклад, скажімо, у мене є емпіричний …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

Припустимо, ми хочемо обчислити деяке очікування: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Припустимо, ми хочемо наблизити це за допомогою моделювання Монте-Карло. ЕYЕХ| Y[ ф( X, Y) ] ≈1R S∑r = 1R∑s = 1Sf(хr , s,уr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx \frac1{RS}\sum_{r=1}^R\sum_{s=1}^Sf(x^{r,s},y^r) Але припустимо , що це дорого брати проби з обох розподілів, так що ми тільки можемо собі дозволити …

9 optimization  conditional-probability  simulation  expected-value  monte-carlo 

Може хтось скаже мені, як імітувати , де a, b \ in \ mathbb {N} , використовуючи викидання монети (стільки разів, скільки потрібно) з P (H) = p ?Bernoulli(ab)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right)a,b∈Na,b∈Na,b\in \mathbb{N}P(H)=pP(H)=pP(H)=p Я думав використовувати вибірку відхилення, але не зміг її зняти.

9 probability  simulation  bernoulli-distribution  rejection-sampling 

Наступна багаторівнева логістична модель з однією пояснювальною змінною на рівні 1 (індивідуальний рівень) та однією пояснювальною змінною на рівні 2 (рівень групи): logit (pi j) =π0 j+π1 jхi j… ( 1 )logit(pij)=π0j+π1jхij…(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0 j=γ00+γ01zj+у0 j… ( 2 )π0j=γ00+γ01zj+у0j…(2)\pi_{0j}=\gamma_{00}+\gamma_{01}z_j+u_{0j}\ldots (2) π1 j=γ10+γ11zj+у1 j… ( 3 )π1j=γ10+γ11zj+у1j…(3)\pi_{1j}=\gamma_{10}+\gamma_{11}z_j+u_{1j}\ldots (3) де, залишки на …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

Позаконтекстна коротка версія Нехай - випадкова величина з CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} Скажімо, я хотів імітувати малюнки за допомогою зворотного …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

Мені з інших публікацій стало зрозуміло, що не можна віднести «важливість» чи «значущість» змінним прогнозувача, які входять в модель ласо, тому що обчислення р-значень цих змінних або стандартних відхилень все ще триває. Згідно з цим міркуванням, чи правильно стверджувати, що один НЕ МОЖЕ говорити, що змінні, які були виключені з …

9 statistical-significance  bootstrap  simulation  lasso  regression-strategies 

Асимптотичні результати неможливо довести за допомогою комп'ютерного моделювання, оскільки вони є твердженнями, що стосуються поняття нескінченності. Але ми повинні мати можливість зрозуміти, що справи дійсно йдуть так, як нам каже теорія. Розглянемо теоретичний результат limn→∞P(|Xn|>ϵ)=0,ϵ>0limn→∞P(|Xn|>ϵ)=0,ϵ>0\lim_{n\rightarrow\infty}P(|X_n|>\epsilon) = 0, \qquad \epsilon >0 де XnXnX_n - функція nnn випадкових величин, сказати однаково і …

9 mathematical-statistics  simulation  convergence  asymptotics 

Я хочу оцінити точність тестів на нормальність для різних розмірів вибірки в R (я розумію, що тести на нормальність можуть бути оманливими ). Наприклад, щоб переглянути тест Шапіро-Вілка, я провожу наступне моделювання (а також графік результатів) і очікував би, що в міру збільшення розміру вибірки ймовірність відхилення нуля зменшується: n …

9 r  simulation  power-analysis  normality-assumption 

Мені цікаво знайти процедуру моделювання даних, що відповідають заданій моделі посередництва. Відповідно до загальної структури лінійних структурних рівнянь для тестування моделей посередництва, вперше викладених Барроном та Кенні (1986) та описаних у інших місцях, таких як Judd, Yzerbyt, & Muller (2013) , моделі посередництва для результатівYYY, посередник , і предиктор , …

9 r  regression  simulation  random-generation  mediation 

Я намагався створити деякі тестові дані для логістичної регресії, і я знайшов цей пост. Як імітувати штучні дані для логістичної регресії? Це хороша відповідь, але вона створює лише постійні змінні. Що з категоричною змінною x3 з 5 рівнями (ABCDE), пов'язаними з y, для того ж прикладу, що і у посиланні?

9 r  logistic  simulation