«random-generation» 태그된 질문

일련의 숫자 또는 기호를 무작위로 또는 (거의 항상) 의사 랜덤으로 생성하는 행위; 즉, 예측 가능성이나 패턴이 부족합니다.

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추첨에 참여한 사람들이 가장 적은 숫자는?
메가 밀리언즈는 현재 5 억 달러가 넘습니다. 선택하지 않을 수도있는 일부 숫자에 대한 JSTOR 논문을 읽은 것을 기억합니다. 예를 들어 많은 사람들이 행운의 숫자이기 때문에 7을 선택하고 그 반대를 원합니다. 그러나 JSTOR 멤버십이 소진되었습니다. 1에서 80 사이의 숫자 복권에서 복권 선택으로 사람들이 가장 적게 선택하는 숫자는 무엇입니까? 참고 : 각 …
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주어진 표준 편차로 대략 정규 분포 된 비 대각선 항목을 갖는 랜덤 상관 행렬을 생성하는 방법은 무엇입니까?
비 대각선 요소의 분포가 대략 일반처럼 보이도록 임의 상관 행렬을 생성하고 싶습니다. 내가 어떻게 해? 동기는 이것입니다. 시계열 데이터 세트의 경우 상관 분포는 종종 정규에 가깝게 보입니다. 일반적인 상황을 나타 내기 위해 많은 "정상"상관 행렬을 생성하고이를 사용하여 위험 수를 계산하려고합니다.nnn 나는 한 가지 방법을 알고 있지만 (대각선 이외의 요소 분포에 …
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검열 된 데이터를 시뮬레이션하는 방법
Type I 오른쪽 검열 된 관측치를 포함하는 n Weibull 분포 수명의 표본을 어떻게 시뮬레이션 할 수 있는지 궁금합니다. 예를 들어, n = 3, 모양 = 3, 스케일 = 1 및 검열 속도 = .15, 검열 시간 = .88로 설정합니다. Weibull 샘플을 생성하는 방법은 알고 있지만 R에서 오른쪽으로 검열 된 유형의 …
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의사 난수 생성에서 시드 설정에 대한 참조 및 모범 사례
에서 이 문서 , 그 우려은 "세트 씨"명령은 STATA 사람들은 의사 난수를 생성하는 씨앗의 설정과 관련된 문제에 대해 설명합니다. 주목할만한 "하지 말아야 할 것" 은 일련의 자연수를 씨앗으로 연속적으로 사용하지 않습니다. 이것은 패턴을 가지고 의사 난수를 위험에 빠뜨리기 때문 입니다. 4 분의 1의 농담으로 주목할만한 "do" 는 일생 동안 단 …
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로그 코시 난수 생성
밀도가있는 로그-코치 분포에서 난수를 그려야합니다. 누구든지 나를 도울 수 있거나 방법을 보여줄 수있는 책 / 종이를 가리킬 수 있습니까?f(x;μ,σ)=1xπσ[1+(ln(x)−μσ)2].f(x;μ,σ)=1xπσ[1+(ln(x)−μσ)2].f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{x\pi\sigma\left[1+\left(\frac{ln(x)-\mu}{\sigma}\right)^2\right]}.
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임계 베타 분포를 효율적으로 샘플링
다음 분포에서 어떻게 효율적으로 샘플링해야합니까? x∼B(α,β), x>k엑스∼비(α,β), 엑스>케이 x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k 경우 너무 크지도 않고 다음 거부 샘플링은 가장 좋은 방법이 될 수 있지만, 나는 확실하지 때 진행 방법입니다 크다. 아마도 적용 할 수있는 점근 적 근사가 있습니까?kk케이kk케이k
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이 올바른지 ? (잘린 노름 다변량 가우스 생성)
만약 즉, X∈Rn, X∼N(0–,σ2I)X∈Rn, X∼N(0_,σ2I)X\in\mathbb{R}^n,~X\sim \mathcal{N}(\underline{0},\sigma^2\mathbf{I})fX(x)=1(2πσ2)n/2exp(−||x||22σ2)fX(x)=1(2πσ2)n/2exp⁡(−||x||22σ2) f_X(x) = \frac{1}{{(2\pi\sigma^2)}^{n/2}} \exp\left(-\frac{||x||^2}{2\sigma^2}\right) 다변량 사례에서 잘린 정규 분포 의 유사한 버전을 원합니다 . 보다 정확하게, 나는 표준 제약 (값 ) 다변량 가우스 st f_Y (y) = \ begin {cases} c.f_X (y), \ text {if} || y || \ geq a \\ [2mm] 0, …
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Anova ()와 drop1 ()이 GLMM에 다른 답변을 제공 한 이유는 무엇입니까?
GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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제약 조건이있는 랜덤 벡터 생성
다음 제약 조건을 만족하는 실수 a_i의 난수 벡터를 만들어야합니다. abs(a_i) < c_i; sum(a_i)< A; # sum of elements smaller than A sum(b_i * a_i) < B; # weighted sum is smaller than B aT*A*a < D # quadratic multiplication with A smaller than D where c_i, b_i, A, B, D …
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RNG, R, mclapply 및 컴퓨터 클러스터
R과 컴퓨터 클러스터에서 시뮬레이션을 실행 중이며 다음과 같은 문제가 있습니다. 각 X 컴퓨터에서 다음을 실행합니다. fxT2 <- function(i) runif(10) nessay <- 100 c(mclapply(1:nessay, fxT2), recursive=TRUE) 각각 16 개의 코어가있는 32 대의 컴퓨터가 있습니다. 그러나 난수의 약 2 %는 동일합니다. 이것을 피하기 위해 어떤 전략을 채택 하시겠습니까? 지연 시간을 설정하여 (즉, …
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이메일 주소에서 준 난수로 [닫힘]
닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 2 년 전 . 나의 목표: 전자 메일 주소를 사용하여 준 난수 1, 2, 3 또는 4를 출력하는 기능을 갖고 싶습니다. 약간의 세부 사항 : 준 난수 …
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1 개의 값에서 N 개의 독립 난수 생성기를 시드하는 가장 좋은 방법
내 프로그램에서 큰 데이터 세트를 샘플링하는 데 사용되는 자체 RNG로 N 개의 개별 스레드를 각각 실행해야합니다. 결과를 재현 할 수 있도록이 전체 프로세스를 단일 값으로 시드 할 수 있어야합니다. 각 인덱스의 시드를 순차적으로 늘리는 것으로 충분합니까? 현재 내가 사용 numpy의 RandomState메르 센 트위스터 의사 난수 생성기를 사용합니다. 아래 코드 스 …
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