Вопросы с тегом «monte-carlo»

Я ищу способ генерирования случайных чисел, которые кажутся равномерно распределенными - и каждый тест покажет, что они равномерно распределены - за исключением того, что они распределены более равномерно, чем истинные однородные данные . Проблема, с которой я сталкиваюсь с «настоящими» униформами,...

Я заинтересован в определении количества значимых паттернов, вытекающих из анализа основных компонентов (PCA) или анализа эмпирических ортогональных функций (EOF). Я особенно заинтересован в применении этого метода к климатическим данным. Поле данных представляет собой матрицу MxN, где М - это...

Интересно, знает ли кто-нибудь какие-либо общие практические правила относительно количества выборок начальной загрузки, которые следует использовать, основываясь на характеристиках данных (количество наблюдений и т. Д.) И / или включенных...

Я пытался изучить методы MCMC и наткнулся на выборку Metropolis Hastings, Gibbs, Важность и Отклонение. Хотя некоторые из этих различий очевидны, т. Е. То, как Гиббс является особым случаем Метрополиса Гастингса, когда у нас есть полные условия, другие менее очевидны, например, когда мы хотим...

Недавно я смотрел на симуляцию Монте-Карло и использовал ее для аппроксимации констант, таких как ππ\pi (окружность внутри прямоугольника, пропорциональная область). Однако я не могу придумать соответствующий метод аппроксимации значения eee [число Эйлера] с использованием интеграции Монте-Карло....

Есть ли метод моделирования, который не является Монте-Карло? Все методы моделирования включают подстановку случайных чисел в функцию, чтобы найти диапазон значений для функции. Так все ли методы моделирования по сути являются методами...

Как я могу вручную сгенерировать случайное число из данного распределения, например, 10 реализаций из стандартного нормального

Я пытаюсь изучить различные методы перекрестной проверки, прежде всего с намерением применить к методам многомерного анализа под наблюдением. Два, с которыми я столкнулся, являются методами перекрестной проверки K-fold и Monte Carlo. Я читал, что K-fold - это вариант Монте-Карло, но я не уверен,...

при интеграции функции или в сложном моделировании я видел, что метод Монте-Карло широко используется. Я спрашиваю себя, почему нельзя создать сетку точек, чтобы интегрировать функцию вместо рисования случайных точек. Не приведет ли это к более точным...

Я пытаюсь научиться подкреплению, и эта тема меня очень смущает. Я взял введение в статистику, но я просто не мог понять эту тему

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли...

Основываясь на небольшом знании о методах MCMC (цепочка Маркова, Монте-Карло), я понимаю, что отбор проб является важной частью вышеупомянутой техники. Наиболее часто используемые методы отбора проб - это гамильтониан и метрополис. Есть ли способ использовать машинное обучение или даже глубокое...

Если - известные плотности, из которых я могу смоделировать, т. Е. Для которых доступен алгоритм. и если продукт является интегрируемым, существует ли общий подход для моделирования на основе этой плотности продукта с использованием симуляторы от ?k ∏ i = 1 f i ( x ) α...

Я пытаюсь применить MCMC к проблеме, но мои априоры (в моем случае это α∈[0,1],β∈[0,1]α∈[0,1],β∈[0,1]\alpha\in[0,1],\beta\in[0,1] )) ограничены областью? Могу ли я использовать обычный MCMC и игнорировать выборки, которые выходят за пределы запрещенной зоны (которая в моем случае равна [0,1] ^ 2),...

Я хотел бы создать образцы из синей области, определенной здесь: Наивным решением является использование выборки отбраковки на единицу площади, но это обеспечивает эффективность только (~ 21,4%).1−π/41-π/41-\pi/4 Есть ли какой-нибудь способ, которым я могу сделать выборку более эффективно?...

Мое понимание алгоритма следующее: Пробоотборник без разворота (NUTS) - это метод Гамильтона Монте-Карло. Это означает, что это не метод цепей Маркова, и, таким образом, этот алгоритм избегает части случайного блуждания, которая часто считается неэффективной и медленно сходится. Вместо случайного...

Предположим, у меня есть функция которую я хочу интегрировать Конечно, предполагая, что стремится к нулю в конечных точках, нет сбоев, хорошая функция. Один из способов , который я теребил является использование алгоритма Метрополиса-Гастингса , чтобы создать список образцов от распределения...

Каковы некоторые методы для отбора двух коррелированных случайных величин: если их распределение вероятностей параметризовано (например, логарифмически нормальное) если они имеют непараметрические распределения. Данные представляют собой два временных ряда, для которых мы можем вычислить ненулевые...

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования...

Я пытаюсь понять цепи Маркова, используя SAS. Я понимаю, что марковский процесс - это процесс, в котором будущее состояние зависит только от текущего состояния, а не от прошлого, и существует матрица перехода, которая фиксирует вероятность перехода из одного состояния в другое. Но тут я наткнулся...