Этот перекрестный вопрос, в котором задавался вопрос об имитации выборки с условием наличия фиксированной суммы, напомнил мне проблему, поставленную мне Джорджем Казеллой . Учитывая параметрическую модель f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta) и iid-образец из этой модели (X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n) , MLE...
Мне нужно генерировать случайные числа после нормального распределения в пределах интервала . (Я работаю в Р.)(a,b)(a,b)(a,b) Я знаю, что функция rnorm(n,mean,sd)будет генерировать случайные числа после нормального распределения, но как установить пределы интервала в этом? Для этого есть какие-то...
Я слышал, что при нулевой гипотезе распределение p-значений должно быть равномерным. Тем не менее, моделирование биномиального теста в MATLAB дает очень отличающиеся от равномерного распределения средние значения, превышающие 0,5 (в данном случае 0,518): coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1);...
Я провел компьютерную оценку различных методов подгонки модели определенного типа, используемой в науках о палео. У меня был большой тренировочный набор, и поэтому я случайно (стратифицированная случайная выборка) отложил тестовый набор. Я подгонял различных методов к выборкам обучающих наборов и,...
De novo моделирование данных из экспериментальной модели данных. С акцентом на R (хотя другое языковое решение было бы здорово). При разработке эксперимента или опроса моделирование данных и проведение анализа этих смоделированных данных может обеспечить потрясающее понимание преимуществ и...
Приближенное байесовское вычисление - это действительно классный метод для подгонки практически любой стохастической модели, предназначенный для моделей, в которых вероятность трудно поддается оценке (скажем, вы можете выбрать образец из модели, если вы исправите параметры, но вы не можете...
Предположим, что у меня есть два одномерных маргинальных распределения, скажем, FFF и GGG , из которых я могу смоделировать. Теперь построим их совместное распределение, используя гауссову связку , обозначаемую C(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) . Все параметры известны. Есть ли не-MCMC метод для...
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...
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...
Чтобы моделировать нормальное распределение из набора однородных переменных, есть несколько методов: Алгоритм Бокса-Мюллера , в котором производится выборка двух независимых равномерных переменных в (0,1)(0,1)(0,1) и преобразование их в два независимых стандартных нормальных распределения с...
Недавно я купил ресурс для интервью с наукой о данных, в котором один из вопросов о вероятности был следующим: Принимая во внимание ничьи из нормального распределения с известными параметрами, как вы можете имитировать ничьи из равномерного распределения? Мой оригинальный мыслительный процесс...
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...
Как я могу генерировать двоичные временные ряды, такие что: Указана средняя вероятность наблюдения 1 (скажем, 5%); Условная вероятность наблюдения 1 в момент времени учетом значения в момент времени (скажем, 30%, если значение равно 1)?т - 1 т - 1TTtт - 1T-1t-1т - 1T-1t-1...
Я новичок в языке R. Я хотел бы знать, как имитировать модель множественной линейной регрессии, которая удовлетворяет всем четырем предположениям регрессии. хорошо спасибо. Допустим, я хочу смоделировать данные на основе этого набора данных:...
В исследовательской статье об анализе чувствительности модели обыкновенного дифференциального уравнения динамической системы автор представил распределение параметра модели в виде нормального распределения (среднее = 1e-4, std = 3e-5), усеченного до диапазона [0.5e -4 1,5е-4]. Затем он использует...
Я ищу общий, чистый и быстрый (т. Е. Использующий подпрограммы C ++) R-пакет для имитации путей из неоднородной нелинейной диффузии типа (1) с использованием схемы Эйлера-Маруямы, схемы Мильштейна (или любой другой). Это предназначено для встраивания в больший код оценки и поэтому заслуживает...
В настоящее время я пытаюсь разобраться в некоторых вещах, касающихся параметрической начальной загрузки. Большинство вещей, вероятно, тривиально, но я все еще думаю, что, возможно, что-то пропустил. Предположим, я хочу получить доверительные интервалы для данных с помощью параметрической процедуры...
Мне было интересно, как вы будете генерировать данные из уравнения регрессии Пуассона в R? Я немного растерялся, как подойти к проблеме. Поэтому, если я предполагаю, что у нас есть два предиктора и X 2, которые распределены N ( 0 , 1 ) . И перехват равен 0, и оба коэффициента равны 1. Тогда моя...
У нас есть большое разнообразие методов для случайной генерации из одномерных распределений (обратное преобразование, принятие-отклонение, Метрополис-Гастингс и т. Д.), И кажется, что мы можем выбрать буквально из любого действительного распределения - это правда? Не могли бы вы привести...
Меня очень интересует потенциал статистического анализа для моделирования / прогнозирования / оценки функций и т. Д. Тем не менее, я не знаю много об этом, и мои математические знания все еще весьма ограничены - я младший студент в области разработки программного обеспечения. Я ищу книгу, которая...