Пусть X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n} - последовательность случайных величин iid, взятых из альфа-стабильного распределения , с параметрами α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 . Теперь рассмотрим последовательность Y1,Y2,...
Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод,...
Я попытался смоделировать из двумерной плотности используя алгоритмы Метрополиса в R, и мне не повезло. Плотность может быть выражена как , где - распределение Сингх-Маддалар ( х , у)п(Икс,Y)p(x,y)р ( у| х)р(х)п(Y|Икс)п(Икс)p(y|x)p(x)р ( х )п(Икс)p(x) p ( x ) = a qИкса - 1бa( 1 + ( хб)a)1 +...
Я хотел бы понять использование моделирования Монте-Карло в chisq.test()функции в R. У меня есть качественная переменная, которая имеет 128 уровней / классов. Мой размер выборки составляет 26 (я не смог выбрать больше «отдельных лиц»). Поэтому очевидно, что у меня будет несколько уровней с 0...
Я вполне уверен, что понимаю, как работает интеграция Монте-Карло, но я не понимаю формулировку того, как она используется для оценки числа Пи. Я иду по процедуре, описанной в 5-м слайде этой презентации http://homepages.inf.ed.ac.uk/imurray2/teaching/09mlss/slides.pdf Я понимаю предварительные...
Я пытаюсь понять внутреннюю работу гамильтониана Монте-Карло (HMC), но не могу полностью понять ту часть, когда мы заменяем детерминистическую интеграцию времени предложением Метрополиса-Хастинга. Я читаю замечательную вводную статью Майкла Бетанкура « Концептуальное введение в гамильтониан...
Я надеюсь, что это правильное место, чтобы спросить, если не стесняйтесь перенести его на более подходящий форум. Я довольно долго размышлял о том, как обрабатывать неквадратные интегрируемые функции с помощью интеграции Монте-Карло. Я знаю, что MC все еще дает правильную оценку, но ошибка...
У меня никогда не было курса официальной статистики, но из-за моего направления исследований я постоянно сталкиваюсь со статьями, которые применяют несколько статистических концепций. Часто я вижу описание процесса Монте-Карло, применяемого к данной ситуации, и то, что я могу собрать 9 из 10 раз,...
Я пытаюсь вычислить предельную вероятность для статистической модели методами Монте-Карло: е( х ) = ∫е( x ∣ θ ) π( θ )dθе(Икс)знак равно∫е(Икс|θ)π(θ)dθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta Вероятность того, что она хорошо себя ведет - гладкая, вогнутая - но объемная. Я пробовал...
Предположим, мы хотим вычислить некоторое ожидание: EYЕИкс| Y[f(X,Y) ]EYЕИкс|Y[е(Икс,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Предположим, мы хотим приблизить это с помощью моделирования Монте-Карло. ЕYЕИкс| Y[ ф( Х, Y) ] ≈ 1R SΣг = 1рΣs = 1Sе(xr,s,yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx...