«indicator-function» 태그된 질문

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매우 많은 수의 데이터 포인트에서 값을 대치하는 방법은 무엇입니까?
데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …
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 

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몬테 카를로 파이 추정에 대한 오해
나는 Monte Carlo 통합의 작동 방식을 이해한다고 확신하지만 Pi를 추정하는 데 사용되는 방식의 공식을 이해하지 못합니다. 이 프레젠테이션의 다섯 번째 슬라이드에 요약 된 절차를 따르겠습니다 . http://homepages.inf.ed.ac.uk/imurray2/teaching/09mlss/slides.pdf 예비 단계를 이해합니다. Pi는 단위 원의 1/4 면적의 4 배입니다. 그리고 (0,0)을 중심으로 한 단위 원의 오른쪽 위 1/4의 면적은 및 의 단위 …
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