Pytania oznaczone «simulation»

10

Jak włączyć innowacyjną wartość odstającą przy obserwacji 48 w moim modelu ARIMA?

Pracuję nad zestawem danych. Po zastosowaniu niektórych technik identyfikacji modelu, wyszłam z modelem ARIMA (0,2,1). Użyłem detectIOfunkcji w pakiecie TSAw R do wykrycia innowacyjnej wartości odstającej (IO) przy 48. obserwacji mojego oryginalnego zestawu danych. Jak włączyć tę wartość...

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

10

Wykorzystanie modeli ARMA-GARCH do symulacji cen walutowych

Dopasowałem model ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) do szeregów czasowych cen dzienników kursów wymiany AUD / USD próbkowanych w jednominutowych odstępach przez kilka lat, co dało mi ponad dwa milion punktów danych, na podstawie których można oszacować model. Zestaw danych jest dostępny tutaj . Dla...

time-series arima simulation garch finance

9

Jak optymalnie rozłożyć losowania przy obliczaniu wielu oczekiwań

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...

optimization conditional-probability simulation expected-value monte-carlo

9

Jak obliczyć oszacowanie gęstości tylnej na podstawie wcześniejszego i prawdopodobnego prawdopodobieństwa?

Próbuję zrozumieć, jak użyć twierdzenia Bayesa do obliczenia tylnej, ale utknąłem w podejściu obliczeniowym, np. W następującym przypadku nie jest dla mnie jasne, jak wziąć iloczyn wcześniejszego i prawdopodobieństwa, a następnie obliczyć tylny: W tym przykładzie jestem zainteresowany obliczeniem...

bayesian simulation computational-statistics

9

koszt próbkowania w wysokości

Natknąłem się na następujący problem z symulacją: biorąc pod uwagę zestaw {ω1, ... ,ωre}{ω1,…,ωd}\{\omega_1,\ldots,\omega_d\} znanych liczb rzeczywistych, rozkład na { - 1 , 1}re{−1,1}d\{-1,1\}^d jest zdefiniowany przez P (X= (x1, ... ,xre) ) ∝ (x1ω1+ …

simulation algorithms random-generation computational-statistics metropolis-hastings

9

Oblicz krzywą ROC dla danych

Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 11 0.42 12...

mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

9

Jak mogę zasymulować mikrodane ze spisu ludności dla małych obszarów za pomocą 1% próbki mikrodanych w dużej skali i zagregować statystyki w małej skali?

Chciałbym przeprowadzić analizę wielowymiarową na poziomie indywidualnym na małych poziomach agregacji geograficznej (dystrykty gromadzenia australijskiego spisu powszechnego). Oczywiście spis ludności nie jest dostępny na tych małych poziomach agregacji ze względu na prywatność, więc badam inne...

distributions sampling simulation spatial census

9

Niższy niż oczekiwano zasięg ważnego próbkowania z symulacją

Starałem się odpowiedzieć na pytanie Ocenić integralny z Znaczenie metody pobierania próbek na badania . Zasadniczo użytkownik musi obliczyć ∫π0fa( x ) dx =∫π01sałata( x)2)+x2)rex∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx wykorzystanie rozkładu...

r simulation exponential importance-sampling

9

Symuluj regresję liniową z heteroscedastycznością

Próbuję symulować zestaw danych, który pasuje do posiadanych danych empirycznych, ale nie jestem pewien, jak oszacować błędy w oryginalnych danych. Dane empiryczne obejmują heteroscedastyczność, ale nie jestem zainteresowany jej przekształceniem, ale raczej stosuję model liniowy ze składnikiem...

r simulation heteroscedasticity gamlss dglm

9

Czy próbkowanie ze złożonego rozkładu normalnego jest równoważne próbkowaniu z rozkładu normalnego obciętego do 0?

Chcę symulować z normalnej gęstości (powiedzmy średnią = 1, sd = 1), ale chcę tylko dodatnich wartości. Jednym ze sposobów jest symulacja z wartości normalnej i przyjęcie wartości bezwzględnej. Myślę o tym jak o złożonej normalności. Widzę w R, że istnieją funkcje do generowania skróconych...

normal-distribution simulation truncation

9

Jak symulować powtarzane pomiary wyników na wielu odmianach w R?

@whuber zademonstrował, jak symulować wyniki na wielu odmianach (y1y1y_1, y2)y2y_2, i y3)y3y_3) za jeden punkt czasowy. Jak wiemy, dane podłużne często pojawiają się w badaniach medycznych. Moje pytanie brzmi: w jaki sposób symulować wyniki wielokrotnych wyników wielowymiarowych w R? Na przykład...

r repeated-measures simulation

9

Jak interpretować zmienne wykluczone lub zawarte w modelu lasso?

Z innych postów wyciągnąłem wniosek, że nie można przypisywać „ważności” ani „znaczenia” zmiennym predykcyjnym wchodzącym w model lasso, ponieważ obliczanie wartości p lub odchyleń standardowych tych zmiennych jest wciąż w toku. Czy zgodnie z tym rozumowaniem słuszne jest stwierdzenie, że NIE...

statistical-significance bootstrap simulation lasso regression-strategies

9

Symulowanie rozkładów

Pracuję nad zadaniem planowania pojemności i przeczytałem kilka książek. Dotyczy to w szczególności dystrybucji. Używam R. Jakie jest zalecane podejście do identyfikacji mojej dystrybucji danych? Czy istnieją statystyczne metody jego identyfikacji? Mam ten schemat. Jakie są dostępne...

distributions simulation

9

Symuluj zmienną Bernoulliego z prawdopodobieństwem

Czy ktoś może mi powiedzieć, jak symulować , gdzie , za pomocą rzutu monetą (tyle razy, ile potrzebujesz) z ?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 Myślałem o użyciu próbkowania odrzucenia, ale nie mogłem tego...

probability simulation bernoulli-distribution rejection-sampling

9

Jak porównać obserwowane i oczekiwane zdarzenia?

Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć oczekiwane...

r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom

9

Symulacja danych dla regresji logistycznej za pomocą zmiennej jakościowej

Próbowałem utworzyć dane testowe dla regresji logistycznej i znalazłem ten post Jak symulować sztuczne dane dla regresji logistycznej? To ładna odpowiedź, ale tworzy tylko zmienne ciągłe. Co powiesz na zmienną kategorialną x3 z 5 poziomami (ABCDE) powiązanymi zy dla tego samego przykładu, co w...

r logistic simulation

9

Szacowanie wielopoziomowych modeli regresji logistycznej

Poniższy wielopoziomowy model logistyczny z jedną zmienną objaśniającą na poziomie 1 (poziom indywidualny) i jedną zmienną objaśniającą na poziomie 2 (poziom grupy): logit (pI j) =π0 j+π1 jxI j… ( 1 )logit(pij)=π0j+π1jxij…(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0...

r logistic generalized-linear-model simulation multilevel-analysis

9

Symulowanie danych w celu dopasowania do modelu mediacji

Jestem zainteresowany znalezieniem procedury do symulacji danych zgodnych z określonym modelem mediacji. Zgodnie z ogólną strukturą modelu liniowego równania strukturalnego do testowania modeli mediacji po raz pierwszy nakreśloną przez Barrona i Kenny'ego (1986) i opisaną w innych miejscach, takich...

r regression simulation random-generation mediation

9

Ocena mocy testu normalności (w R)

Chcę ocenić dokładność testów normalności dla różnych wielkości próbek w R (zdaję sobie sprawę, że testy normalności mogą być mylące ). Na przykład, aby spojrzeć na test Shapiro-Wilka, przeprowadzam następującą symulację (a także sporządzam wyniki) i oczekuję, że wraz ze wzrostem wielkości próby...

r simulation power-analysis normality-assumption

9

Symulowanie zbieżności prawdopodobieństwa do stałej

Wyniki asymptotyczne nie mogą być udowodnione za pomocą symulacji komputerowej, ponieważ są to stwierdzenia obejmujące pojęcie nieskończoności. Ale powinniśmy być w stanie uzyskać poczucie, że rzeczy rzeczywiście idą tak, jak mówi teoria. Rozważ teoretyczny wynik...

mathematical-statistics simulation convergence asymptotics