«monte-carlo» 태그된 질문

라이브러리 languageR은 lmer를 사용하여 혼합 효과 회귀 모형 적합에서 고정 효과의 MCMC 유의성 검정을 수행하는 방법 (pvals.fnc)을 제공합니다. 그러나 lmer 모델에 임의의 기울기가 포함되어 있으면 pvals.fnc에서 오류가 발생합니다. 이러한 모델에 대한 MCMC 가설 검정을 수행 할 수있는 방법이 있습니까? 그렇다면 어떻게? (응답을 받으려면 R에 실례가 있어야합니다.) 그렇지 않은 경우 개념적 …

12 r  mixed-model  statistical-significance  monte-carlo 

우리가 (측정 가능하고 적절하게 동작하는) 세트 을 가지고 있다고 가정하자 . 여기서 는 컴팩트하다. 또한, 우리가 걸쳐 균일 한 분포에서 샘플을 그릴 수 있다고 생각 르 베그 측정 WRT 우리가 측정 알고 . 예를 들어, 아마도 는 포함 하는 상자 입니다 .S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^nBBBBBBλ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot)λ(B)λ(B)\lambda(B)BBB[−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^nSSS 고정 경우 에서 점을 균일하게 샘플링하고 …

12 probability  monte-carlo  unbiased-estimator  measure-theory 

올바른 검열을 받고 비례 위험과 일정한 기준 위험으로 일부 분포를 따르는 완구 생존 (이벤트 시간) 데이터를 작성하려고합니다. 다음과 같이 데이터를 만들었지 만 Cox 비례 위험 모델을 시뮬레이션 된 데이터에 적용한 후 실제 값에 가까운 예상 위험 비율을 얻을 수 없습니다. 내가 뭘 잘못 했어? R 코드 : library(survival) #set parameters …

12 survival  cox-model  monte-carlo 

숙제의 일부로 다음 질문을 설정했습니다. 일 변량 데이터 표본의 평균에 대한 95 % 신뢰 구간을 얻기 위해 부트 스트랩의 성능을 검사하기위한 시뮬레이션 연구를 설계하고 구현합니다. 구현은 R 또는 SAS에있을 수 있습니다. 보고자하는 성능 측면은 신뢰 구간 적용 범위 (즉, 신뢰 구간에 실제 평균이 포함되는 비율)와 Monte Carlo 변동 (즉, 상한과 …

12 r  self-study  bootstrap  monte-carlo 

정밀도와 리콜을 결합하는 가중 산술 평균과 달리 고조파 평균을 사용하여 (예 : F- 측정을 계산하는) 본질적인 가치가 무엇인지 궁금합니다. 가중 산술 평균이 고조파 평균의 역할을 할 수 있다고 생각합니까, 아니면 뭔가 빠졌습니까?

12 machine-learning  monte-carlo  precision-recall  harmonic-mean 

나는 지구 화학 계산에서 Monte Carlo 방법에 의한 오류 전파 기사 Anderson (1976)을 읽고 있으며 이해하지 못하는 것이 있습니다. 일부 측정 데이터 고려 및 프로그램 이이를 처리 복귀 소정 값. 이 기사에서이 프로그램은 먼저 데이터 수단을 사용하여 최상의 값 을 얻는 데 사용됩니다 (예 : ).{ A , B , …

12 bootstrap  monte-carlo  error 

일 변량 밀도 에서 샘플링하고 싶지만 관계 만 알고 있습니다.에프엑스fXf_X 에프엑스( x ) = ∫에프엑스| 와이( x | y) f와이( y) d와이.fX(x)=∫fX|Y(x|y)fY(y)dy.f_X(x) = \int f_{X\vert Y}(x\vert y)f_Y(y) dy. 나는 때문에, (직접 적분 표현에) MCMC의 사용을 피하고 싶은 및 f Y ( y ) 는 샘플링하기 쉽고 다음 샘플러를 사용하려고 생각했습니다.에프엑스| …

12 sampling  conditional-probability  monte-carlo  marginal 

최근에 강화 학습에 대해 많은 연구를 해왔습니다. 나는 Sutton & Barto의 강화 학습 : 대부분의 소개 를 따랐다 . Markov 의사 결정 프로세스가 무엇인지, DP (Dynamic Programming), Monte Carlo 및 DP (Temporal Difference) 학습을 사용하여 이러한 문제를 해결하는 방법을 알고 있습니다. 내가 겪고 있는 문제 는 Monte Carlo가 언제 TD- …

12 monte-carlo  reinforcement-learning  temporal-difference 

배경 : 나는 사회 심리학 박사 학위를 받았는데, 이론적 통계와 수학은 정량적 교과 과정에서 거의 다루지 않았습니다. 저학년과 대학원을 통해, 나는 "고전적인"빈번한 틀을 통해 (사회 과학 분야의 많은 사람들과 마찬가지로) 배웠습니다. 지금, 나는 또한 R을 사랑하고 방법의 일을하게되었는지 확인하기 위해 시뮬레이션 방법을 사용하여 방법을수학 증거보다 더 의미가 있습니다 (다시 : …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

무작위로 생성 된 8 천만 +1과 0의 데이터 파일을 가정합니다. 이 파일에서 임의의 10 진 정수 목록을 작성하려고합니다. 이것이이 전환을 수행 할 계획입니다. 8 천만 자리를 4 개의 이진수로 그룹화하십시오. 각 4 자리 이진수를 10 진수로 변환합니다. 9보다 큰 모든 10 진수 값을 버립니다. 이것은 0-9의 임의의 정수 문자열을 초래합니다 …

11 monte-carlo  random-generation  randomness 

종이는 여기에 있습니다 . 롤아웃 정책 ...은 점진적으로 계산 된 로컬 패턴 기반 기능을 기반으로하는 선형 softmax 정책입니다 ... 롤아웃 정책이 무엇인지, 그리고 정책 선택이 이동을 선택하는 정책 네트워크와 어떤 관련이 있는지 이해하지 못합니다. 더 간단한 설명이 있습니까?

11 machine-learning  monte-carlo  reinforcement-learning  games 

Lillefors 테스트의 Monte Carlo 구현 에서이 페이지 를 보고있었습니다 . 이 문장을 이해하지 못합니다 : 시뮬레이션에서이 계산에 임의의 오류가 있습니다. 그러나 P- 값을 계산할 때 분자와 분모에 1을 더하는 트릭으로 인해 임의성을 고려하지 않고 바로 사용할 수 있습니다. 분자와 분모에 1을 더하는 것의 의미는 무엇입니까? 관련 코드는 다음과 같습니다. n …

11 monte-carlo  lilliefors 

다음 운동을 해결하려고하지만 실제로이 작업을 시작하는 방법에 대한 실마리는 없습니다. 내 책에서 코드처럼 보이는 코드를 찾았지만 완전히 다른 연습이며 서로 연관시키는 방법을 모르겠습니다. 도착 시뮬레이션을 시작하려면 어떻게해야하며 도착이 언제인지 어떻게 알 수 있습니까? 나는 그것들을 저장하는 방법을 알고 그것에 따라 a, b, c, d를 계산합니다. 그러나 실제로 몬테 카를로 시뮬레이션을 …

11 r  monte-carlo  queueing 

논문 A. Doucet 등의 "동적 베이지안 네트워크를위한 라오-블랙웰 화 된 입자 필터링" . 알. 마르코프 프로세스 에서 선형 하부 구조 를 이용하는 순차 몬테 카를로 필터 (입자 필터)가 제안된다 . 이 선형 구조의 주 변화에 의해, 필터는 입자 필터를 사용하는 비선형 부분과 칼만 필터에 의해 처리 될 수있는 하나의 선형 …

11 monte-carlo  particle-filter 

"모델 1"로 데이터를 생성하고 "모델 2"에 맞 춥니 다. 기본 아이디어는 "모델 2"의 견고성 속성을 조사하는 것입니다. 특히 95 % 신뢰 구간 (보통 근사치 기준)의 적용률에 관심이 있습니다. 반복 실행 횟수를 어떻게 설정합니까? 필요한 복제보다 큰 복제가 잘못된 편견을 초래할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게됩니까?

11 simulation  monte-carlo