Pertanyaan yang diberi tag «simulation»

Saya mencoba membuat beberapa data uji untuk regresi logistik dan saya menemukan posting ini. Bagaimana mensimulasikan data buatan untuk regresi logistik? Ini adalah jawaban yang bagus tetapi hanya menciptakan variabel kontinu. Bagaimana dengan variabel kategori x3 dengan 5 level (ABCDE) yang dikaitkan dengan y untuk contoh yang sama seperti pada …

9 r  logistic  simulation 

Misalkan saya punya satu sampel frekuensi dari 4 peristiwa yang mungkin: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 dan saya memiliki probabilitas yang diharapkan dari peristiwa saya terjadi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dengan jumlah frekuensi yang diamati …

9 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 

Saya sedang mengerjakan tugas Perencanaan Kapasitas dan saya telah membaca beberapa buku. Ini khusus tentang distribusi. Saya menggunakan R. Apa pendekatan yang direkomendasikan untuk mengidentifikasi apa distribusi data saya? Apakah ada metode statistik untuk mengidentifikasinya? Saya punya diagram ini. Apa saja pendekatan simulasi yang tersedia menggunakan R? Di sini saya …

9 distributions  simulation 

@whuber telah menunjukkan cara mensimulasikan hasil multivarian ( , , dan ) untuk satu titik waktu.y 2 y 3y1y1y_1y2y2y_2y3y3y_3 Seperti yang kita ketahui, data longitudinal sering terjadi dalam studi medis. Pertanyaan saya adalah bagaimana mensimulasikan tindakan berulang hasil multivarian di R? Misalnya, kami berulang kali mengukur , , dan pada …

9 r  repeated-measures  simulation 

Saya ingin mensimulasikan dari kepadatan normal (katakanlah mean = 1, sd = 1) tetapi hanya ingin nilai positif. Salah satu caranya adalah dengan mensimulasi dari normal dan mengambil nilai absolut. Saya menganggap ini sebagai lipatan normal. Saya melihat di R ada fungsi untuk generasi variabel acak terpotong. Jika saya mensimulasikan …

9 normal-distribution  simulation  truncation 

Saya ingin melakukan analisis multivariat tingkat individu pada tingkat kecil agregasi geografis (distrik pengumpulan sensus Australia). Jelas, sensus tidak tersedia pada tingkat agregasi kecil ini untuk alasan privasi jadi saya sedang menyelidiki alternatif lain. Hampir semua variabel yang menarik bersifat kategorikal. Saya memiliki dua set data yang saya miliki: Sampel …

9 distributions  sampling  simulation  spatial  census 

Saya mencoba memahami bagaimana menggunakan teorema Bayes untuk menghitung posterior tetapi saya terjebak dengan pendekatan komputasi, misalnya, dalam kasus berikut ini tidak jelas bagi saya bagaimana mengambil produk dari yang sebelumnya dan kemungkinan kemudian menghitung belakang: Untuk contoh ini, saya tertarik menghitung probabilitas posterior dari dan saya menggunakan standar normal …

9 bayesian  simulation  computational-statistics 

Jadi, saya memiliki 16 percobaan di mana saya mencoba untuk mengotentikasi seseorang dari sifat biometrik menggunakan Hamming Distance. Ambang batas saya diatur ke 3.5. Data saya di bawah dan hanya percobaan 1 yang Benar-Benar Positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 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 

Saya ingin mensimulasikan sampel dari distribusi normal campuran p×N(μ1,σ21)+(1−p)×N(μ2,σ22)p×N(μ1,σ12)+(1−p)×N(μ2,σ22)p\times\mathcal{N}(\mu_1,\sigma_1^2) + (1-p)\times\mathcal{N}(\mu_2,\sigma_2^2) terbatas pada interval [0,1][0,1][0,1] dari pada RR\mathbb{R}. Ini berarti saya ingin mensimulasikan campuran terpotong dari distribusi normal. Saya tahu bahwa ada beberapa algoritma untuk mensimulasikan sebuah terpotong normal (yaitu dari pertanyaan ini ) dan paket yang sesuai dalam R …

9 simulation  random-generation  cdf  mixture  gaussian-mixture 

Regresi dan pembelajaran mesin digunakan dalam ilmu alam untuk menguji hipotesis, memperkirakan parameter, dan membuat prediksi dengan mencocokkan model dengan data. Namun, ketika saya memiliki model apriori , saya tidak ingin melakukan fitting --- misalnya, model sistem fisik deterministik yang dihitung dari prinsip pertama. Saya hanya ingin tahu seberapa baik …

8 modeling  simulation  goodness-of-fit  model-comparison 

Tujuan utama saya adalah untuk dapat memiliki cara untuk menghasilkan vektor ukuran dari variabel acak berkorelasi Bernoulli. Salah satu cara saya melakukan ini adalah dengan menggunakan pendekatan Gaussian Coupla. Namun, pendekatan Gaussian Coupla hanya membuat saya dengan vektor:NNN (p1,…,pN)∈[0,1]N(p1,…,pN)∈[0,1]N (p_1, \ldots, p_N) \in [0,1]^N Misalkan saya telah menghasilkan sedemikian rupa …

8 correlation  mathematical-statistics  simulation  copula 

Bisakah para ahli Monte Carlo kami menjelaskan ekspektasi "tak terduga" di akhir jawaban ini ? Ringkasan ex post facto dari pertanyaan / jawaban lain: jika adalah variabel acak IID dan harapan ada, maka argumen simetri sederhana menunjukkan bahwa , tetapi percobaan Monte Carlo dengan tampaknya bertentangan dengan proposisi ini.X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_nE[Xi/X¯]E[Xi/X¯]\mathrm{E}[X_i/\bar{X}]E[Xi/X¯]=1E[Xi/X¯]=1\mathrm{E}[X_i/\bar{X}]=1Xi∼N(0,1)Xi∼N(0,1)X_i\sim\mathrm{N}(0,1) x …

8 probability  simulation  expected-value  monte-carlo 

Mencari tahu bagaimana mensimulasikan sesuatu sering kali merupakan cara terbaik untuk memahami prinsip-prinsip yang mendasarinya. Saya sedikit bingung bagaimana tepatnya mensimulasikan yang berikut ini. Misalkan dan bahwa memiliki distribusi sebelumnya yaitu . Berdasarkan sampel pengamatan disingkat dengan hanya , saya tertarik untuk menunjukkan kepada non-Bayesian bahwa probabilitas posterior bahwa dikalibrasi …

8 bayesian  simulation  posterior 

Untuk pertama kalinya (alasan ketidaktepatan / kesalahan) saya melihat proses Gaussian , dan lebih khusus lagi, menonton video ini oleh Nando de Freitas . Catatan tersedia online di sini . Pada titik tertentu ia menggambar sampel acak dari normal multivariat yang dihasilkan dengan membuat matriks kovarians berdasarkan pada kernel Gaussian …

8 machine-learning  simulation  stochastic-processes  gaussian-process 

Saya telah membaca komentar yang bagus mengenai bagaimana menangani nilai yang hilang sebelum menerapkan SVD, tetapi saya ingin tahu cara kerjanya dengan contoh sederhana: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Mengingat matriks di atas, jika saya …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning