Niech X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n} będzie sekwencją losowych zmiennych losowych próbkowanych ze stabilnego rozkładu alfa , o parametrach 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 . Rozważmy teraz sekwencję...
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R...
Próbowałem symulować z dwuwymiarowej gęstości p ( x , y)p(x,y)p(x,y)używając algorytmów Metropolis w R i nie miał szczęścia. Gęstość można wyrazić jako p ( y| x)p(x)p(y|x)p(x)p(y|x)p(x), gdzie p ( x )p(x)p(x) jest dystrybucją Singh-Maddala p ( x ) =qxa - 1bza( 1 + (xb)za)1 +...
Chciałbym zrozumieć zastosowanie symulacji Monte Carlo w chisq.test()funkcji w R. Mam zmienną jakościową, która ma 128 poziomów / klas. Moja próbka to 26 (nie mogłem próbkować więcej „osób”). Więc oczywiście będę mieć kilka poziomów z 0 „osobami”. Ale faktem jest, że mam bardzo małą liczbę klas...
Jestem całkiem pewien, że rozumiem, jak działa integracja Monte Carlo, ale nie rozumiem sformułowania, w jaki sposób jest ona używana do oszacowania Pi. Postępuję zgodnie z procedurą opisaną na 5. slajdzie tej prezentacji http://homepages.inf.ed.ac.uk/imurray2/teaching/09mlss/slides.pdf Rozumiem...
Próbuję zrozumieć wewnętrzne działanie Hamiltona Monte Carlo (HMC), ale nie mogę w pełni zrozumieć tej części, kiedy zastępujemy deterministyczną integrację czasową propozycją Metropolis-Hasting. Czytam niesamowity wstępny artykuł „Koncepcyjne wprowadzenie do Hamiltonian Monte Carlo” autorstwa...
Mam nadzieję, że jest to właściwe miejsce, aby zapytać, jeśli nie, możesz przenieść je na bardziej odpowiednie forum. Od dłuższego czasu zastanawiam się, jak traktować funkcje całkowite niekwadratowe z integracją Monte Carlo. Wiem, że MC nadal podaje prawidłowe oszacowanie, ale błąd jest nierealny...
Nigdy nie miałem formalnego kursu statystyki, ale z powodu moich badań ciągle napotykam artykuły, które stosują kilka pojęć statystycznych. Często widzę opis procesu Monte Carlo zastosowanego do danej sytuacji, a to, co mogę zebrać 9 na 10 razy, sprowadza się do zwykłego losowego pokolenia...
Próbuję obliczyć krańcowe prawdopodobieństwo modelu statystycznego metodami Monte Carlo: fa( x ) = ∫fa( x ∣ θ ) π( θ )reθfa(x)=∫fa(x∣θ)π(θ)reθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta Prawdopodobieństwo jest dobrze zachowane - gładkie, wklęsłe - ale wysokie. Próbowałem ważnego próbkowania,...
Załóżmy, że chcemy obliczyć pewne oczekiwania: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Załóżmy, że chcemy to przybliżyć za pomocą symulacji Monte Carlo. EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx...