To pytanie zwalidowane krzyżowo z pytaniem o symulację próbki uwarunkowanej ustaloną sumą przypomniało mi o problemie postawionym mi przez George'a Casellę .
Muszę wygenerować liczby losowe po rozkładzie normalnym w przedziale (a,b)(a,b)(a,b) . (Pracuję w R.) Wiem, że funkcja rnorm(n,mean,sd)wygeneruje losowe liczby po rozkładzie normalnym, ale jak ustawić limity interwałów w tym zakresie? Czy są do tego dostępne jakieś konkretne funkcje...
Słyszałem, że zgodnie z hipotezą zerową rozkład wartości p powinien być jednolity. Jednak symulacje testu dwumianowego w MATLAB zwracają bardzo różne od jednolitych rozkłady ze średnią większą niż 0,5 (w tym przypadku 0,518): coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for i = 1:20000 success =...
Przeprowadziłem komputerową ocenę różnych metod dopasowania konkretnego typu modelu stosowanego w naukach paleeo. Miałem duży zestaw treningowy, więc losowo (stratyfikowane losowe próbkowanie) odłożyłem zestaw testowy. I przystosowany różnych metod zestawów testowych próbek i za pomocą otrzymanego...
De novo symulacja danych z eksperymentalnej ramki danych projektowych. Z naciskiem na R (choć inne rozwiązanie językowe byłoby świetne). Podczas projektowania eksperymentu lub ankiety symulowanie danych i przeprowadzanie analizy tych symulowanych danych może zapewnić świetny wgląd w zalety i wady...
Przybliżone obliczenia bayesowskie to naprawdę fajna technika dopasowania w zasadzie dowolnego modelu stochastycznego, przeznaczona dla modeli, w których prawdopodobieństwo jest trudne (powiedzmy, możesz próbkować z modelu, jeśli naprawisz parametry, ale nie możesz obliczyć prawdopodobieństwa...
Załóżmy, że mam dwa jednoznaczne rozkłady krańcowe, powiedzmy i , z których mogę symulować. Teraz skonstruuj ich wspólny rozkład za pomocą kopuły Gaussa , oznaczonej jako . Wszystkie parametry są znane.FFFGGGC(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) Czy istnieje metoda inna niż MCMC do symulacji z tej...
Załóżmy, że mam funkcję , którą chcę zintegrować Oczywiście przy założeniu, że osiąga zero w punktach końcowych, brak wybuchów, fajna funkcja. Jednym ze sposobów, w jakie się bawiłem, jest użycie algorytmu Metropolis-Hastings do wygenerowania listy próbek z rozkładu proporcjonalnego do , w którym...
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny,...
Aby zasymulować rozkład normalny z zestawu zmiennych jednorodnych, istnieje kilka technik: Algorytm Boxa-Mullera , w którym jeden próbkuje dwa niezależne jednolite zmienia się na (0,1)(0,1)(0,1) i przekształca je w dwa niezależne standardowe rozkłady normalne poprzez:
Niedawno kupiłem zasób wywiadu danych, w którym jedno z pytań prawdopodobieństwa było następujące: Biorąc pod uwagę losowania z rozkładu normalnego o znanych parametrach, jak można symulować losowania z rozkładu jednolitego? Mój pierwotny proces myślowy polegał na tym, że dla dyskretnej...
Próbuję zrozumieć łańcuchy Markowa za pomocą SAS. Rozumiem, że proces Markowa to taki, w którym przyszły stan zależy tylko od stanu bieżącego, a nie od stanu przeszłego, i istnieje matryca przejścia, która wychwytuje prawdopodobieństwo przejścia z jednego stanu do drugiego. Ale potem natrafiłem na...
Jak mogę wygenerować binarne szeregi czasowe, aby: Określone jest średnie prawdopodobieństwo zaobserwowania 1 (powiedzmy 5%); Warunkowe prawdopodobieństwo zaobserwowania 1 w czasie biorąc pod uwagę wartość w t - 1 (powiedzmy 30%, jeśli wartość t - 1 wynosiła
Jestem nowy w języku R. Chciałbym wiedzieć, jak symulować z modelu wielokrotnej regresji liniowej, który spełnia wszystkie cztery założenia regresji. ok dziękuję. Powiedzmy, że chcę symulować dane na podstawie tego zestawu
Obecnie próbuję omówić niektóre kwestie dotyczące parametrycznego ładowania początkowego. Większość rzeczy jest prawdopodobnie trywialna, ale nadal myślę, że coś przeoczyłem. Załóżmy, że chcę uzyskać przedziały ufności dla danych przy użyciu parametrycznej procedury ładowania początkowego. Mam...
Zastanawiałem się, jak wygenerować dane z równania regresji Poissona w R? Jestem trochę zdezorientowany, jak podejść do problemu. Więc jeśli założę, że mamy dwa predyktory i które są rozproszone . A przecięcie wynosi 0, a oba współczynniki są równe 1. Zatem moje oszacowanie jest po prostu:X 2 N (...
W artykule badawczym na temat analizy wrażliwości modelu równania różniczkowego zwyczajnego układu dynamicznego autor podał rozkład parametru modelu jako Rozkład normalny (średnia = 1e-4, std = 3e-5) obcięty do zakresu [0,5e -4 1,5e-4]. Następnie wykorzystuje próbki z tego obciętego rozkładu do...
Szukam ogólnego, czystego i szybkiego (tj. Przy użyciu procedur C ++) pakietu R do symulacji ścieżek z niejednorodnej dyfuzji nieliniowej, takiej jak (1) przy użyciu schematu Eulera-Maruyamy, schematu Milsteina (lub dowolnego innego). Jest to przeznaczone do osadzenia w większym kodzie szacunkowym...
Mamy ogromną różnorodność metod losowego generowania z rozkładów jednowymiarowych (transformacja odwrotna, akceptacja-odrzucenie, Metropolis-Hastings itp.) I wydaje się, że możemy próbkować z dosłownie dowolnego prawidłowego rozkładu - czy to prawda? Czy możesz podać jakiś przykład rozkładu...
Jestem bardzo zainteresowany potencjałem analizy statystycznej do symulacji / prognozowania / szacowania funkcji itp. Jednak niewiele wiem na ten temat, a moja wiedza matematyczna jest wciąż dość ograniczona - jestem młodym studentem inżynierii oprogramowania. Szukam książki, w której zacznę od...