Ogromny obszar obejmujący generowanie wyników z modeli komputerowych.
Zastanawiałem się dokładnie, dlaczego gromadzenie danych, dopóki nie zostanie uzyskany znaczący wynik (np. ) (tj. Hakowanie p), zwiększy poziom błędu Typu I?p<.05p<.05p \lt .05 Byłbym również bardzo wdzięczny za Rpokazanie tego
To pytanie jest motywowane moim pytaniem dotyczącym metaanalizy . Ale wyobrażam sobie, że przydałoby się to również w nauczaniu kontekstów, w których chcesz utworzyć zestaw danych, który dokładnie odzwierciedla istniejący opublikowany zestaw danych. Wiem, jak generować losowe dane z danej...
Wiem, że brakuje mi czegoś w rozumieniu regresji logistycznej i naprawdę doceniłbym każdą pomoc. O ile rozumiem, regresja logistyczna zakłada, że prawdopodobieństwo wyniku „1” przy danych wejściowych jest liniową kombinacją danych wejściowych, przechodzącą przez funkcję odwrotnej logistyki. Jest...
To bardzo proste i głupie pytanie. Jednak kiedy byłem w szkole, bardzo mało uwagi poświęciłem całej koncepcji symulacji w klasie, co trochę mnie przeraziło. Czy potrafisz wyjaśnić proces symulacji w kategoriach laików? (może służyć do generowania danych, współczynników regresji itp.) Jakie są...
To pytanie jest odpowiedzią na odpowiedź udzieloną przez @Greg Snow na pytanie, które zadałem, dotyczące analizy mocy z regresją logistyczną i SAS Proc GLMPOWER. Jeśli projektuję eksperyment i przeanalizuję wyniki w silnej regresji logistycznej, jak mogę użyć symulacji (i tutaj ) do...
Ostatnio przyglądałem się symulacji Monte Carlo i używałem jej do przybliżania stałych, takich jak (okrąg wewnątrz prostokąta, obszar proporcjonalny).ππ\pi Nie jestem jednak w stanie wymyślić odpowiedniej metody aproksymacji wartości eee [liczby Eulera] przy użyciu integracji Monte Carlo. Czy...
Jak mogę ręcznie wygenerować liczbę losową z danego rozkładu, na przykład 10 realizacji ze standardowego rozkładu
Studiując ostatnio bootstrap, wpadłem na pytanie koncepcyjne, które wciąż mnie zastanawia: Masz populację i chcesz poznać atrybut populacji, tj. , gdzie używam do reprezentowania populacji. Ta może być średnia populacja np. Zwykle nie można uzyskać wszystkich danych z populacji. Narysuj więc...
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...
Próbuję nauczyć się uczenia wzmacniającego, a ten temat jest dla mnie bardzo mylący. Wprowadziłem wprowadzenie do statystyki, ale po prostu nie mogłem zrozumieć tego tematu
Jeśli f1,…,fkf1,…,fkf_1,\ldots,f_k są znanymi gęstościami, z których mogę symulować, tj. Dla których dostępny jest algorytm. a jeśli iloczyn ∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0\prod_{i=1}^k f_i(x)^{\alpha_i}\qquad \alpha_1,\ldots,\alpha_k>0 jest do zabudowy, istnieje ogólne podejście...
Czytam o adaptacyjnej MCMC (patrz np. Rozdział 4 Podręcznika Markov Chain Monte Carlo , red. Brooks i in., 2011; a także Andrieu i Thoms, 2008 ). Głównym rezultatem Robertsa i Rosenthala (2007) jest to, że jeśli schemat adaptacji spełnia znikający warunek adaptacji (plus pewna inna technika),...
Istnieją różne rodzaje algorytmów MCMC: Metropolis-Hastings Gibbs Próbkowanie pod kątem ważności / odrzucenia (powiązane). Dlaczego warto korzystać z próbkowania Gibbs zamiast Metropolis-Hastings? Podejrzewam, że zdarzają się przypadki, w których wnioskowanie jest łatwiejsze w przypadku...
Mam problem z wygenerowaniem zestawu stacjonarnych kolorowych szeregów czasowych, biorąc pod uwagę ich macierz kowariancji (ich gęstości widmowe mocy (PSD) i gęstości widmowe mocy krzyżowej (CSD)). Wiem, że biorąc pod uwagę dwie serie czasowe i , mogę oszacować ich gęstość widmową mocy (PSD) i...
Jaki byłby najlepszy sposób na pobranie próbki z dystrybucji Cantor ? Ma tylko format cdf i nie możemy go
CrossValidated ma kilka pytań na temat tego, kiedy i jak zastosować korektę błędu rzadkich zdarzeń autorstwa Kinga i Zenga (2001) . Szukam czegoś innego: minimalnej demonstracji opartej na symulacji, że istnieje uprzedzenie. W szczególności państwo King i Zeng „... w danych dotyczących rzadkich...
Rozumiem, że stosując podejście bayesowskie do szacowania wartości parametrów: Rozkład tylny jest kombinacją rozkładu wcześniejszego i rozkładu prawdopodobieństwa. Symulujemy to, generując próbkę z rozkładu tylnego (np. Przy użyciu algorytmu Metropolis-Hasting do generowania wartości i...
Niektórzy z was mogli przeczytać ten miły artykuł: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Nie log-transform danych zliczania. Metody w ekologii i ewolucji 1: 118–122. klick . W mojej dziedzinie badań (ekotoksykologia) mamy do czynienia ze słabo powielonymi eksperymentami, a GLM nie są szeroko stosowane....
Mam 10 klasę i zamierzam symulować dane dla projektu targów nauki maszynowego. Ostateczny model zostanie zastosowany do danych pacjenta i będzie przewidywał korelację między niektórymi porami tygodnia i wpływ, jaki ma to na przyleganie leku w danych jednego pacjenta. Wartości przylegania będą...
Mam dane szeregów czasowych i użyłem jako modelu do dopasowania danych. jest wskaźnikiem zmienną losową, która jest albo 0 (gdy nie widzę rzadkie zdarzenie) lub 1 (gdy widzę rzadkie zjawisko). W oparciu o wcześniejsze obserwacje, które mam dla , mogę opracować model dla przy użyciu metodologii...