Pertanyaan yang diberi tag «monte-carlo»

Menggunakan (pseudo-) angka acak dan Hukum Angka Besar untuk mensimulasikan perilaku acak sistem nyata.

1
Apa perbedaan antara Metropolis Hastings, Gibbs, Pentingnya, dan sampel Penolakan?
Saya telah mencoba mempelajari metode MCMC dan telah menemukan Metropolis Hastings, Gibbs, Importance, dan Rejection sampling. Sementara beberapa perbedaan ini jelas, yaitu, bagaimana Gibbs adalah kasus khusus dari Metropolis Hastings ketika kita memiliki persyaratan penuh, yang lain kurang jelas, seperti ketika kita ingin menggunakan MH dalam sampler Gibbs, dll. Adakah …
6
Apakah semua metode simulasi semacam Monte Carlo?
Apakah ada metode simulasi yang bukan Monte Carlo? Semua metode simulasi melibatkan penggantian angka acak ke dalam fungsi untuk menemukan rentang nilai untuk fungsi tersebut. Jadi, apakah semua metode simulasi pada dasarnya adalah metode Monte Carlo?
6
Perkiraan
Saya telah melihat simulasi Monte Carlo baru-baru ini, dan telah menggunakannya untuk memperkirakan konstanta seperti (lingkaran di dalam persegi panjang, area proporsional).ππ\pi Namun, saya tidak dapat memikirkan metode yang sesuai untuk memperkirakan nilai [angka Euler] menggunakan integrasi Monte Carlo.eee Apakah Anda memiliki petunjuk tentang bagaimana hal ini dapat dilakukan?
3
K-lipat vs. Validasi silang Monte Carlo
Saya mencoba mempelajari berbagai metode validasi silang, terutama dengan maksud untuk diterapkan pada teknik analisis multivariat yang diawasi. Dua yang saya temui adalah teknik validasi silang K-fold dan Monte Carlo. Saya telah membaca bahwa K-fold adalah variasi pada Monte Carlo tetapi saya tidak yakin saya sepenuhnya mengerti apa yang membentuk …
5
Mengapa menggunakan metode Monte Carlo dan bukannya grid sederhana?
ketika mengintegrasikan fungsi atau dalam simulasi yang kompleks, saya telah melihat metode Monte Carlo banyak digunakan. Saya bertanya pada diri sendiri mengapa orang tidak menghasilkan kisi poin untuk mengintegrasikan fungsi alih-alih menggambar titik acak. Bukankah itu membawa hasil yang lebih tepat?
4
Dapatkah algoritma Machine Learning atau Deep Learning digunakan untuk “meningkatkan” proses pengambilan sampel teknik MCMC?
Berdasarkan sedikit pengetahuan yang saya miliki tentang metode MCMC (Markov chain Monte Carlo), saya mengerti bahwa pengambilan sampel adalah bagian penting dari teknik yang disebutkan di atas. Metode pengambilan sampel yang paling umum digunakan adalah Hamiltonian dan Metropolis. Apakah ada cara untuk memanfaatkan pembelajaran mesin atau bahkan pembelajaran mendalam untuk …
4
Bagaimana cara memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA?
Setelah melakukan analisis komponen utama (PCA), saya ingin memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA (yaitu menemukan koordinatnya dalam sistem koordinat PCA). Saya telah menghitung PCA dalam bahasa R menggunakan prcomp. Sekarang saya harus bisa mengalikan vektor saya dengan matriks rotasi PCA. Haruskah komponen utama dalam matriks ini disusun dalam baris …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
1
Bagaimana kita bisa mensimulasikan dari campuran geometris?
Jika f1, ... , fkf1,…,fkf_1,\ldots,f_k kepadatan diketahui dari mana saya dapat mensimulasikan, yaitu, yang algoritma tersedia. dan jika produk ∏i = 1kfsaya( x )αsayaα1, ... , αk> 0∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0\prod_{i=1}^k f_i(x)^{\alpha_i}\qquad \alpha_1,\ldots,\alpha_k>0 dapat diintegrasikan, apakah ada pendekatan umum untuk mensimulasikan dari kepadatan produk ini menggunakan simulator darifsayafif_i ?
1
MCMC pada ruang parameter yang dibatasi?
Saya mencoba menerapkan MCMC pada suatu masalah, tetapi prior saya (dalam kasus saya mereka adalah )) dibatasi pada suatu area? Dapatkah saya menggunakan MCMC normal dan mengabaikan sampel yang berada di luar zona terbatas (yang dalam kasus saya [0,1] ^ 2), yaitu menggunakan kembali fungsi transisi ketika transisi baru keluar …
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.