«monte-carlo» 태그된 질문

통합하려는 함수 가 있다고 가정하자. ∫ ∞ − ∞ g ( x ) d x . 물론 g ( x ) 가 끝점에서 0으로 가정하고 폭발이 없으며 멋진 기능을 가정합니다. 내가 다루었던 한 가지 방법은 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용 하여 g ( x )에 비례 하는 분포에서 샘플 x 1 , …

16 simulation  monte-carlo  metropolis-hastings  numerical-integration 

두 개의 상관 랜덤 변수를 샘플링하는 몇 가지 기술은 무엇입니까? 확률 분포가 매개 변수화 된 경우 (예 : 로그 정규) 비모수 분포가있는 경우 데이터는 0이 아닌 상관 계수를 계산할 수있는 두 개의 시계열입니다. 우리는 과거의 상관 관계와 시계열 CDF가 일정하다고 가정하여 미래에 이러한 데이터를 시뮬레이션하고 싶습니다. 사례 (2)의 경우, 1 …

16 correlation  sampling  monte-carlo  stochastic-processes  copula 

계산 통계에서 난수 생성기 (RNG)가 어떻게 그리고 왜 중요합니까? 나는 어느 가설에 대한 편견을 피하기 위해 많은 통계 테스트를 위해 샘플을 선택할 때 무작위성이 중요하다는 것을 이해하지만 난수 생성기가 중요한 다른 계산 통계 영역이 있습니까?

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

SAS를 사용하여 Markov 체인을 이해하려고합니다. Markov 프로세스는 미래 상태가 현재 상태에만 의존하고 과거 상태에는 의존하지 않으며 하나의 상태에서 다른 상태로의 전환 확률을 캡처하는 전환 행렬이 있음을 이해합니다. 그러나 나는이 용어를 보았습니다 : Markov Chain Monte Carlo. Markov Chain Monte Carlo가 위에서 설명한 Markov 프로세스와 관련이 있는지 알고 싶습니다.

15 probability  simulation  mcmc  monte-carlo  markov-process 

현재 Halton 및 Sobol 포인트 세트와 같이 낮은 불일치 / 준 랜덤 포인트 세트를 사용하여 임의의 값을 생성하는 프로젝트를 진행 하고 있습니다. 이들은 본질적 차원 벡터 것을 모방 D 차원 균일 (0) 변수가 있지만, 더 확산을 갖는다. 이론적으로 그들은 프로젝트의 다른 부분에서 내 추정치의 분산을 줄이는 데 도움이됩니다.ddddddd 불행히도, 나는 …

14 hypothesis-testing  monte-carlo  random-generation  randomness 

R에서 Monte Carlo를 취미로 시작했지만 결국 재무 분석가는 Matlab으로 마이그레이션 할 것을 권고했습니다. 저는 숙련 된 소프트웨어 개발자입니다. 하지만 몬테카를로 초보자입니다. 감도 분석, 나중에 동적 모델을 사용하여 정적 모델을 구성하고 싶습니다. 나를 안내하는 좋은 라이브러리 / 알고리즘이 필요합니다. 나에게는 R이 훌륭한 라이브러리를 가지고있는 것 같고, 쉬운 파스칼과 같은 언어 때문에 …

14 r  matlab  monte-carlo 

저는 현재 파라 메트릭 부트 스트랩에 관한 몇 가지 문제를 해결하려고 노력하고 있습니다. 대부분 사소한 것이지만 여전히 무언가를 놓친 것 같습니다. 파라 메트릭 부트 스트랩 절차를 사용하여 데이터에 대한 신뢰 구간을 얻고 싶다고 가정합니다. 저는이 샘플을 가지고 있으며 정규 분포를 가정합니다. 그런 다음 분산 및 평균 \ hat {m}을 추정하고 …

14 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

지난 1 년 동안 중요도 샘플링을 상당히 밀접하게 진행해 왔으며 도움을 받기를 희망하는 몇 가지 개방형 질문이 있습니다. 중요도 샘플링 체계에 대한 나의 실제 경험은 때때로 환상적인 저 분산 및 저 바이어스 추정을 생성 할 수 있다는 것입니다. 그러나 표본 분산이 적지 만 치우침이 매우 높은 오류 예측이 더 자주 …

13 monte-carlo  information-theory  importance-sampling 

다음 문제점이 Mensa International Facebook 페이지에 게시되었습니다 : \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad 게시물 자체는 1000 개 이상의 댓글을 받았지만 이것이 Bertrand의 상자 역설 이며 답은 이므로 토론에 대한 자세한 내용은 . 여기서 내가 관심을 갖는 것은 Monte Carlo 접근법을 사용하여이 문제에 어떻게 대답 하는가? 알고리즘은이 문제를 어떻게 해결합니까?2삼23\frac23 내 시도는 다음과 같습니다. 과 …

12 r  probability  simulation  monte-carlo  paradox 

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 

참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

MC 시뮬레이션을 사용하여 다음 적분을 어떻게 근사합니까? ∫1− 1∫1− 1| x-y|d xD Y∫−11∫−11|x−y|dxdy \int_{-1}^{1} \int_{-1}^{1} |x-y| \,\mathrm{d}x \,\mathrm{d}y 감사! 편집 (일부 상황) : 시뮬레이션을 사용하여 적분을 근사화하는 방법을 배우려고 노력하고 있으며 어려움을 겪을 때 연습을하고 있습니다. 편집 2 + 3 : 어떻게 든 혼란스러워서 적분을 별도의 부분으로 나눌 필요가 있다고 …

12 r  self-study  monte-carlo 

배경 나는 일련의 모델의 출력을 결합한 Monte Carlo 시뮬레이션을 설계하고 있으며 시뮬레이션을 통해 시뮬레이션 결과의 확률과 확률 추정의 정확성에 대한 합리적인 주장을 할 수 있기를 바랍니다. 시뮬레이션은 특정 커뮤니티에서 배심원이 특정 피고에게 유죄 판결을받을 가능성을 발견 할 것입니다. 시뮬레이션 단계는 다음과 같습니다. 기존 데이터를 사용하여 인구 통계 학적 예측 변수에 …

12 confidence-interval  monte-carlo  standard-error  simulation 

PyMC 용 하이브리드 몬테 카를로 샘플링 알고리즘을 설계 중이며 가능한 한 일반적인 무료로 만들기 위해 노력하고 있으므로 HMC 알고리즘 설계에 대한 조언을 찾고 있습니다. Radford의 설문 조사 장 과 Beskos 등 을 읽었습니다 . al.의 최근 HMC의 최적 (스텝 크기) 조정에 관한 논문 은 다음과 같은 팁을 모았습니다. 모멘텀 변수는 …

12 bayesian  monte-carlo