«random-generation» 태그된 질문

나는 임의의 상관 행렬을 생성하고자하는 의 크기와 같은 일부 적당히 강한 상관 관계가 존재가 있음 : N × NCC\mathbf Cn×nn×nn \times n 크기 의 제곱 실수 대칭 행렬 , 예를 들어 ;n = 100n×nn×nn \times nn=100n=100n=100 양의 한정된, 즉 모든 고유 값이 실제적이고 양인 경우; 풀 랭크; 모든 대각선 요소는 …

25 random-generation  covariance-matrix  correlation-matrix 

행과 열을 갖는 임의의 비 제곱 행렬 , 평균 = 0으로 임의로 분포 된 요소 를 생성 하고 각 행의 길이 (L2 규범)가 이고 각 열의 길이가 . 마찬가지로, 제곱 값의 합은 각 행에 대해 1이고 각 열에 대해 입니다.RRRCCC111RC−−√RC\sqrt{\frac{R}{C}}RCRC\frac{R}{C} 지금까지 나는 이것을 달성하는 한 가지 방법을 발견했다. 매트릭스 요소를 …

25 random-generation  normalization  markov-process  random-matrix 

원의 임의의 부분에 결함이있을 확률이 동일하도록 원 내 임의의 점 주입을 시뮬레이션하려고했습니다. 원을 같은 면적의 사각형으로 나누면 결과 분포의 면적 당 개수가 포아송 분포를 따를 것으로 예상했습니다. 원형 영역 내에 점을 배치하기 만하면되기 때문에 극좌표에 아르 자형아르 자형R (반경)과 θθ\theta (극각 )의 두 개의 균일 한 랜덤 분포를 주입했습니다 . …

24 random-generation  circular-statistics 

많은 온라인 게임에서 플레이어가 어려운 작업을 완료하면 때로는 작업을 완료 한 모든 사람이 사용할 수있는 특별 보상이 제공됩니다. 일반적으로 마운트 (교통 수단) 또는 다른 허영 아이템 (캐릭터의 성능을 향상시키지 않고 주로 외관 사용자 지정에 사용되는 항목)입니다. 그러한 보상이 주어지면 보상을받는 사람을 결정하는 가장 일반적인 방법은 난수를 이용하는 것입니다. 게임에는 일반적으로 …

23 probability  random-generation 

두 개의 변수를 생성하고 싶습니다. 하나는 이진 결과 변수 (성공 / 실패)이고 다른 하나는 나이 (년)입니다. 나는 나이가 성공과 긍정적으로 상관되기를 원합니다. 예를 들어, 연령대가 높을수록 나이가 적을수록 성공이 더 높아야합니다. 이상적으로 상관 정도를 제어 할 수있는 위치에 있어야합니다. 어떻게합니까? 감사

23 correlation  random-variable  random-generation  binary-data 

공분산 행렬 주어지면 샘플 공분산 행렬 가되도록 데이터를 생성하는 방법은 무엇입니까?Σ = Σ (S)ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s 더 일반적으로 : 우리는 종종 밀도 에서 데이터를 생성하는 데 관심이 있으며 , 데이터 x 에 일부 매개 변수 벡터 \ boldsymbol \ theta가 있습니다. 그 결과 샘플이되며, 여기서 \ boldsymbol …

22 correlation  sampling  random-generation  covariance-matrix 

예를 들면, R상기 MASS::mvrnorm()함수는 다양한 통계 것을 입증하는 데이터를 생성하는 데 유용하다. Sigma변수의 공분산 행렬을 지정하는 대칭 행렬 인 필수 인수가 필요 합니다. 임의의 항목 으로 대칭 행렬을 어떻게 만듭니 까?n × nn×nn\times n

22 r  random-generation  covariance-matrix 

나는 일반적인 Google 검색 등을 시도했지만 내가 찾은 대부분의 답변은 Python 또는 C ++과 같은 다소 모호하거나 언어 / 라이브러리에 고유 stdlib.h합니다. 라이브러리의 특성이 아닌 언어에 구애받지 않고 수학적인 답을 찾고 있습니다. 예를 들어, 시드는 난수 생성기의 시작점 이며 동일한 시드는 항상 동일한 난수를 생성 한다고 말합니다 . 무슨 뜻이에요? …

21 random-generation 

선형 변환 접근법에 따라 상관 랜덤 이항 변수를 생성 할 수 있는지 궁금합니다. 아래에서 R에서 간단한 것을 시도하고 상관 관계를 생성합니다. 그러나 이것을 수행하는 원칙적인 방법이 있는지 궁금합니다. X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X3 = rbinom(1e4, 6, .5) ; a = .5 Y1 …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

반전 방법은 어떻게 작동합니까? 임의 샘플 가 있다고 가정 합니다. . . ,X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n 밀도 f ( x ; θ ) = 1 인 X nf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} 가 초과0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1하므로 cdfFX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}on(0,1)(0,1)(0,1). 그런 다음 반전 방법으로의 분포를F − 1 X(u)=uθ로얻습니다. XXXF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta 그렇게 uθuθu^\theta 의 분포가 XXX ? 이것이 반전 방법이 작동하는 …

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

누적 분포 함수를 사용하여 분포에서 의사 난수를 시뮬레이션하는 프로그램을 R로 작성하려고합니다. F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp⁡(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq 0 여기서 a,b&gt;0,p∈(0,1)a,b&gt;0,p∈(0,1)a,b>0, p \in (0,1) 역변환 샘플링을 시도했지만 역으로 분석 할 수없는 것 같습니다. 이 문제에 대한 해결책을 제안 할 수 있다면 기쁠 것입니다.

20 r  random-generation 

적응 형 MCMC 에 대해 읽고 있습니다 (예 : Markov Chain Monte Carlo 핸드북 4 장 , Brooks et al., 2011 및 Andrieu &amp; Thoms, 2008 참조 ). nnnp(n)p(n)p(n)limn→∞p(n)=0limn→∞p(n)=0\lim_{n \rightarrow \infty} p(n) = 0 이 결과는 직관적이며 무증상입니다. 적응의 양은 0이되는 경향이 있기 때문에 결국 에르고 디 시티를 망칠 수 …

20 simulation  mcmc  random-generation  metropolis-hastings 

혼합 분포, 특히 정규 분포의 혼합에서 표본을 추출하려면 어떻게 R해야합니까? 예를 들어 다음에서 샘플링하려는 경우 : 0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1)0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; + \;0.2\!\times\mathcal{N}(3,.1) 내가 어떻게 할 수 있습니까?

20 r  random-generation  mixture 

Cholesky 분해를 사용하여 상관 행렬이 주어지면 상관 랜덤 변수를 시뮬레이션합니다. 문제는 주어진 상관 관계 구조를 결코 재현하지 못한다는 것입니다. 다음은 상황을 설명하기위한 Python의 작은 예입니다. import numpy as np n_obs = 10000 means = [1, 2, 3] sds = [1, 2, 3] # standard deviations # generating random independent variables …

19 correlation  random-generation  cholesky 

평균 = , 분산 = , 상관 계수 = 상관 랜덤 시퀀스를 생성하려고합니다 . 아래 코드에서 &amp; 를 표준 편차로 사용하고 &amp; 를 수단으로 사용합니다.1 0.80001110.80.80.8s1s2m1m2 p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 * u + m1 y = s2 * (p * …

19 correlation  matlab  random-generation  correlation-matrix