Pertanyaan yang diberi tag «monte-carlo»

Asumsikan saya memiliki fungsi g(x)g(x)g(x) yang ingin saya integrasikan ∫∞−∞g(x)dx.∫−∞∞g(x)dx. \int_{-\infty}^\infty g(x) dx. Tentu saja dengan asumsi g(x)g(x)g(x) menjadi nol pada titik akhir, tidak ada semburan, fungsi yang bagus. Salah satu cara yang saya telah mengutak-atik adalah dengan menggunakan algoritma Metropolis-Hastings untuk menghasilkan daftar sampel x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \dots, x_n dari …

16 simulation  monte-carlo  metropolis-hastings  numerical-integration 

Apa sajakah teknik untuk mengambil sampel dua variabel acak berkorelasi: jika distribusi probabilitasnya parameter (mis., log-normal) jika mereka memiliki distribusi non-parametrik. Data adalah dua deret waktu yang dapat digunakan untuk menghitung koefisien korelasi non-nol. Kami ingin mensimulasikan data ini di masa depan, dengan asumsi korelasi historis dan deret waktu CDF …

16 correlation  sampling  monte-carlo  stochastic-processes  copula 

Bagaimana dan mengapa generator angka acak (RNG) penting dalam statistik komputasi? Saya memahami bahwa keacakan penting ketika memilih sampel untuk banyak uji statistik untuk menghindari bias terhadap hipotesis, tetapi apakah ada area lain dari statistik komputasi di mana generator bilangan acak penting?

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan menyebabkan lebih banyak informasi hilang. Namun, satu dan hanya satu asumsi yang tidak …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Saya mencoba memahami rantai Markov menggunakan SAS. Saya mengerti bahwa proses Markov adalah satu di mana keadaan di masa depan hanya bergantung pada keadaan saat ini dan bukan pada keadaan masa lalu dan ada matriks transisi yang menangkap probabilitas transisi dari satu keadaan ke keadaan lain. Tapi kemudian saya menemukan …

15 probability  simulation  mcmc  monte-carlo  markov-process 

Saat ini saya sedang mengerjakan proyek di mana saya menghasilkan nilai acak menggunakan set titik diskrepansi / kuasi-acak yang rendah , seperti set titik Halton dan Sobol. Ini pada dasarnya adalah vektor dimensi yang meniru variabel seragam d- dimensi (0,1), tetapi memiliki penyebaran yang lebih baik. Secara teori, mereka seharusnya …

14 hypothesis-testing  monte-carlo  random-generation  randomness 

Saya mulai melakukan Monte Carlo di R sebagai hobi, tetapi akhirnya seorang analis keuangan menyarankan untuk bermigrasi ke Matlab. Saya seorang pengembang perangkat lunak yang berpengalaman. tapi seorang pemula Monte Carlo. Saya ingin membangun model statis dengan analisis sensitivitas, kemudian model dinamis. Perlu pustaka / algoritma yang baik yang membimbing …

14 r  matlab  monte-carlo 

Saat ini saya mencoba untuk mendapatkan beberapa hal tentang bootstrap parametrik. Kebanyakan hal mungkin sepele tetapi saya masih berpikir saya mungkin melewatkan sesuatu. Misalkan saya ingin mendapatkan interval kepercayaan untuk data menggunakan prosedur bootstrap parametrik. Jadi saya punya sampel ini dan saya asumsikan terdistribusi normal. Saya kemudian akan memperkirakan varians …

13 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

Saya telah bekerja pada sampel penting cukup dekat selama setahun terakhir dan memiliki beberapa pertanyaan terbuka yang saya harap dapat membantu. Pengalaman praktis saya dengan skema sampel penting adalah bahwa mereka kadang-kadang dapat menghasilkan estimasi varians rendah dan bias rendah yang fantastis. Namun, lebih sering, mereka cenderung menghasilkan perkiraan kesalahan …

13 monte-carlo  information-theory  importance-sampling 

Masalah berikut telah diposting di Halaman Facebook Mensa International: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Posting itu sendiri menerima 1000+ komentar tetapi saya tidak akan membahas detail tentang perdebatan di sana karena saya tahu ini adalah paradoks kotak Bertrand dan jawabannya adalah . Apa yang membuat saya tertarik di sini adalah bagaimana seseorang menjawab masalah …

12 r  probability  simulation  monte-carlo  paradox 

Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Catatan: pertanyaan ini adalah repost, karena pertanyaan saya sebelumnya harus dihapus karena alasan hukum. Sambil membandingkan PROC CAMPURAN dari SAS dengan fungsi lmedari nlmepaket di R, saya menemukan beberapa perbedaan yang agak membingungkan. Lebih khusus lagi, derajat kebebasan dalam berbagai tes berbeda antara PROC MIXEDdan lme, dan saya bertanya-tanya mengapa. …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Bagaimana cara memperkirakan integral berikut menggunakan simulasi MC? ∫1- 1∫1- 1| x-y|d xd y∫−11∫−11|x−y|dxdy \int_{-1}^{1} \int_{-1}^{1} |x-y| \,\mathrm{d}x \,\mathrm{d}y Terima kasih! Sunting (Beberapa konteks): Saya mencoba mempelajari cara menggunakan simulasi untuk memperkirakan integral, dan saya mendapatkan beberapa latihan yang dilakukan ketika saya mengalami beberapa kesulitan. Sunting 2 + 3 : …

12 r  self-study  monte-carlo 

Latar Belakang Saya merancang simulasi Monte Carlo yang menggabungkan output dari serangkaian model, dan saya ingin memastikan bahwa simulasi akan memungkinkan saya untuk membuat klaim yang masuk akal tentang probabilitas hasil simulasi dan ketepatan estimasi probabilitas itu. Simulasi akan menemukan kemungkinan bahwa juri yang diambil dari komunitas tertentu akan menghukum …

12 confidence-interval  monte-carlo  standard-error  simulation 

Saya mendesain algoritma pengambilan sampel Hybrid Monte Carlo untuk PyMC , dan saya mencoba membuatnya sebebas dan sesering mungkin, jadi saya mencari saran yang bagus untuk merancang algoritma HMC. Saya telah membaca bab survei Radford dan Beskos et. makalah terbaru al. tentang penyetelan HMC optimal (ukuran langkah) dan saya mengumpulkan …

12 bayesian  monte-carlo