Pertanyaan yang diberi tag «simulation»

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 

Bagaimana saya bisa menghasilkan deret waktu biner sehingga: Probabilitas rata-rata mengamati 1 ditentukan (misalnya 5%); Probabilitas kondisional untuk mengamati 1 pada waktu diberi nilai pada t - 1 (katakanlah 30% jika nilai t - 1 adalah 1)?tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

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 

Dalam sebuah artikel penelitian tentang analisis sensitivitas model persamaan diferensial biasa dari sistem dinamis, penulis memberikan distribusi parameter model sebagai distribusi Normal (rata-rata = 1e-4, std = 3e-5) terpotong ke kisaran [0,5e -4 1.5e-4]. Dia kemudian menggunakan sampel dari distribusi terpotong ini untuk simulasi model. Apa artinya memiliki distribusi terpotong …

14 distributions  simulation  truncation 

Saya baru mengenal bahasa R. Saya ingin tahu bagaimana mensimulasikan dari model regresi linier berganda yang memenuhi keempat asumsi regresi. oke terima kasih. Katakanlah saya ingin mensimulasikan data berdasarkan kumpulan data ini: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) maka saya mendapatkan output: Call: lm(formula = y ~ x1 + x2) Residuals: …

14 r  multiple-regression  simulation 

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 mencari paket R umum, bersih dan cepat (yaitu menggunakan C ++ rutin) untuk mensimulasikan jalur dari difusi nonlinear non-homogen seperti (1) menggunakan skema Euler-Maruyama, skema Milstein (atau lainnya). Ini ditakdirkan untuk tertanam ke dalam kode estimasi yang lebih besar dan karenanya layak dioptimalkan. dXt= f( θ , t , …

13 r  simulation  stochastic-processes  markov-process 

Saya bertanya-tanya bagaimana Anda akan menghasilkan data dari persamaan regresi Poisson di R? Saya agak bingung bagaimana mendekati masalah. Jadi jika saya berasumsi kita memiliki dua prediktor dan X 2 yang didistribusikan N ( 0 , 1 ) . Dan intersepnya adalah 0 dan kedua koefisiennya sama dengan 1. Maka …

13 r  regression  poisson-distribution  simulation 

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 

Kami memiliki beragam metode untuk pembangkitan acak dari distribusi univariat (transformasi terbalik, accept-reject, Metropolis-Hastings, dll.) Dan tampaknya kami dapat mengambil sampel dari setiap distribusi yang valid secara literal - apakah itu benar? Bisakah Anda memberikan contoh distribusi univariat yang tidak mungkin dihasilkan secara acak? Saya kira contoh di mana itu …

12 distributions  simulation  random-generation  mgf  philosophical 

Ikhtisar pertanyaan Peringatan: Pertanyaan ini membutuhkan banyak pengaturan. Tolong bersamaku. Seorang kolega saya dan saya sedang mengerjakan desain eksperimen. Desainnya harus mengatasi sejumlah besar kendala, yang akan saya sebutkan di bawah ini. Saya telah mengembangkan desain yang memenuhi kendala dan memberi kami perkiraan yang tidak memihak tentang efek yang kami …

12 mixed-model  experiment-design  simulation  confounding 

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 

Saya mencoba menguji berbagai pendekatan analisis data fungsional. Idealnya, saya ingin menguji panel pendekatan yang saya miliki pada data fungsional yang disimulasikan. Saya sudah mencoba untuk menghasilkan FD simulasi menggunakan pendekatan berdasarkan pada penjumlahan Gaussian noise (kode di bawah), tetapi kurva yang dihasilkan terlihat terlalu kasar dibandingkan dengan yang asli …

12 r  simulation  functional-data-analysis 

Saya sangat tertarik tentang potensi analisis statistik untuk simulasi / perkiraan / estimasi fungsi, dll. Namun, saya tidak tahu banyak tentang itu dan pengetahuan matematika saya masih sangat terbatas - saya seorang mahasiswa sarjana junior di bidang rekayasa perangkat lunak. Saya mencari buku yang akan membantu saya memulai hal-hal tertentu …

12 r  regression  machine-learning  references  simulation 

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