여기서 '잘림' 은 난수의 정밀도를 낮추고 일련의 난수를 자르지 않음을 의미합니다. 예를 들어, 임의의 정밀도로 임의의 숫자 (예 : 정규, 균일 등의 분포에서 추출)가 있고 모든 숫자를 자르면 마침내 숫자 세트로 끝납니다. 소수점 이하 두 자리. 이 새로운 숫자 집합을 '무작위'라고 부를 수 있습니까?엔엔n엔엔n 하드웨어 생성 난수 에 대해 읽을 …
공정한 6면 주사위 (d6)를 굴려서 1에서 특정 까지 정수를 그리려고 합니다. 좋은 대답은 왜 그 방법이 균일 하고 독립적 인 정수를 생성하는지 설명 할 것 입니다.엔NN 예시적인 예로서, 의 경우에 어떻게 솔루션이 작동하는지 설명하는 것이 도움이 될 것 입니다.N = 150N=150N=150 또한 가능한 한 효율적으로 절차를 수행하고 싶습니다. 생성 된 …
임의의 데이터를 생성하는 프로그램을 작성했습니다. 프로그램이 올바르게 작동하는 경우 해당 데이터는 알려진 특정 확률 분포를 따라야합니다. 프로그램을 실행하고 결과를 계산하고 p- 값을 만들고 싶습니다. 다른 사람이 말하기 전에 : 가설 테스트는 프로그램이 올바르게 작동하는시기를 감지 할 수 없다는 것을 이해합니다. 특정 방식으로 잘못 작동하는 경우에만 감지 할 수 있습니다 . …
구간 내 정규 분포에 따라 난수를 생성해야합니다 . (저는 R에서 일하고 있습니다.)(a,b)(a,b)(a,b) 함수 rnorm(n,mean,sd)가 정규 분포에 따라 임의의 숫자를 생성 한다는 것을 알고 있지만 그 범위 내에서 간격 제한을 설정하는 방법은 무엇입니까? 사용할 수있는 특정 R 기능이 있습니까?
샘플 싶습니다 . Wikipedia 는 hole 레 스키 (Cholesky) 또는 고유 분해 (Eigendecomposition) , 즉 Σ = D 1 D T 1 또는 Σ = Q Λ Q Tx∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right)Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T 따라서 샘플은 다음을 통해 그릴 수 있습니다 : 또는 x …
에서 위키 백과의 통계 randoness : 글로벌 임의성과 로컬 임의성이 다릅니다. 무작위성에 대한 대부분의 철학적 개념은 전역 적이다. 왜냐하면 어떤 하위 시퀀스가 무작위 적으로 보이지 않더라도 "장기적으로"시퀀스는 실제로 무작위로 보인다는 생각에 근거하기 때문이다. 예를 들어, 길이가 충분한 "정확한"난수 시퀀스에서는 0이 아닌 긴 시퀀스가있을 가능성이 있지만 전체적으로 시퀀스는 무작위 일 수 …
우리가 가지고 있다고 가정 X 2 ~ unif ( n , 0 , 1 ) ,X1∼unif(n,0,1),X1∼unif(n,0,1),X_1 \sim \textrm{unif}(n,0,1), X2∼unif(n,0,1),X2∼unif(n,0,1),X_2 \sim \textrm{unif}(n,0,1), 여기서 은 크기 n의 균일 한 랜덤 샘플입니다.unif(n,0,1)unif(n,0,1)\textrm{unif}(n,0,1) Y=X1,Y=X1,Y=X_1, Z=0.4X1+1−0.4−−−−−−√X2.Z=0.4X1+1−0.4X2.Z = 0.4 X_1 + \sqrt{1 - 0.4}X_2. 그런 다음 와 Z 의 상관 관계 는 0.4 입니다.YYYZZZ0.40.40.4 이 변수를 …
R로 프로그래밍 할 때 멀티 코어 패키지를 몇 번 사용했습니다. 그러나 난수가 어떻게 처리되는지에 대한 진술을 본 적이 없습니다. C와 함께 openMP를 사용할 때 적절한 병렬 RNG를 사용하는 데주의를 기울이지 만 R에서는 합리적인 무언가가 발생한다고 가정했습니다. 누구든지 현명한 일이 일어나고 있음을 확인할 수 있습니까? 예 문서에서 우리는 x <- foreach(icount(1000), …
Libre Office Calc에서는 rand()균일 분포에서 0과 1 사이의 임의의 값을 선택하는 기능을 사용할 수 있습니다. 나는 내 확률이 약간 녹슬 기 때문에 다음과 같은 행동을 보았을 때 당황했다. A = 200x1 열 rand()^2 B = 200x1 열 rand()*rand() mean(A) = 1/3 mean(B) = 1/4 왜 mean(A)! = 1/4입니까?
특정 상관 관계로 임의의 숫자 쌍을 생성하고 싶습니다. 그러나 균일 변수의 선형 조합이 더 이상 균일하게 분포 된 변수가 아니기 때문에 두 정규 변수의 선형 조합을 사용하는 일반적인 방법은 여기서 유효하지 않습니다. 두 변수가 균일해야합니다. 주어진 상관 관계로 균일 한 변수 쌍을 생성하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?