«simulation» 태그된 질문

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 

이진 시계열을 어떻게 생성 할 수 있습니까? 1을 관찰 할 수있는 평균 확률이 지정됩니다 (예 : 5 %). 의 값이 주어지면 시간 에서 1을 관측 할 수있는 조건부 확률 ( 값이 1 인 경우 30 % )?t − 1 t − 1tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

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 

동적 시스템의 일반적인 미분 방정식 모델의 감도 분석에 관한 연구 논문에서 저자는 모델 매개 변수의 분포를 정규 분포 (평균 = 1e-4, 표준 = 3e-5)로 [0.5e -4 1.5e-4]. 그런 다음 모형의 시뮬레이션에이 잘린 분포의 표본을 사용합니다. 잘린 분포와이 잘린 분포의 표본이 있다는 것은 무엇을 의미합니까? 이 작업을 수행하는 두 가지 방법이 …

14 distributions  simulation  truncation 

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 

R의 푸 아송 회귀 방정식에서 데이터를 생성하는 방법이 궁금합니다. 문제에 접근하는 방법이 혼란 스럽습니다. 따라서 우리가 N ( 0 , 1 ) 로 분포 된 예측 변수 과 X 2 가 있다고 가정 합니다. 그리고 절편은 0이고 두 계수는 모두 1입니다. 그러면 내 추정치는 간단합니다.엑스1X1X_1엑스2X2X_2엔( 0 , 1 )N(0,1)N(0,1) 로그( …

14 r  regression  poisson-distribution  simulation 

저는 R 언어를 처음 사용합니다. 회귀에 대한 네 가지 가정을 모두 충족시키는 다중 선형 회귀 모델에서 시뮬레이션하는 방법을 알고 싶습니다. 알았어. 고마워 이 데이터 세트를 기반으로 데이터를 시뮬레이션하고 싶다고합시다. y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) 그런 다음 출력을 얻습니다. Call: lm(formula = y ~ x1 + x2) Residuals: Min 1Q Median …

14 r  multiple-regression  simulation 

나는 Euler-Maruyama 체계, Milstein 체계 (또는 다른 것)를 사용하여 (1)과 같은 비균질 비선형 확산으로부터 경로를 시뮬레이션하기위한 일반적이고 깨끗하고 빠른 (즉, C ++ 루틴 사용) R 패키지를 찾고 있습니다. 이것은 더 큰 추정 코드에 포함되어야하므로 최적화 될 가치가있다. 디엑스티= f( θ , t , X티)디t + g( θ , t , …

13 r  simulation  stochastic-processes  markov-process 

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 

우리는 일 변량 분포 (역변환, 수락-거부, 메트로폴리스-해 스팅 등)에서 랜덤 생성을위한 다양한 방법을 가지고 있으며 문자 그대로 유효한 분포에서 샘플링 할 수있는 것 같습니다. 랜덤 생성이 불가능한 일 변량 분포의 예를 제공 할 수 있습니까? 불가능한 예는 존재하지 않는 것 같아요 (?). "불가능"이라는 말은 계산 이 매우 비싼 경우를 의미한다고 …

12 distributions  simulation  random-generation  mgf  philosophical 

질문 개요 경고 :이 질문에는 많은 설정이 필요합니다. 저를 참아주세요. 저의 동료와 저는 실험 설계를하고 있습니다. 디자인은 많은 제약 조건을 해결해야하며, 아래에 나열합니다. 나는 제약 조건을 만족시키고 관심의 영향에 대한 편견없는 추정치를 제공하는 디자인을 개발했습니다. 그러나 저의 동료는 디자인에 혼란이 있다고 생각합니다. 우리는이 요점을 메스꺼움으로 해결하지 않고 논란을 일으켰으므로이 시점에서 …

12 mixed-model  experiment-design  simulation  confounding 

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 

다양한 기능적 데이터 분석 방법을 테스트하려고합니다. 이상적으로는 시뮬레이션 된 기능 데이터에 대한 접근 방식의 패널을 테스트하고 싶습니다. 합산 가우시안 노이즈 (아래 코드)를 기반으로 한 접근법을 사용하여 시뮬레이션 FD를 생성하려고 시도했지만 결과 곡선이 실제 와 비교하여 너무 견고 해 보입니다 . 누군가가보다 사실적으로 보이는 시뮬레이션 기능 데이터를 생성하기 위해 함수 / …

12 r  simulation  functional-data-analysis 

시뮬레이션 / 예측 / 함수 추정 등에 대한 통계 분석의 가능성에 매우 관심이 있습니다. 그러나 나는 그것에 대해 많이 알지 못하며 수학 지식은 여전히 ​​상당히 제한적입니다. 저는 소프트웨어 공학의 중학교 학부생입니다. 나는 선형 회귀 및 다른 종류의 회귀, 베이지안 방법, 몬테 카를로 방법, 기계 학습 등 계속해서 읽는 특정 것들에 …

12 r  regression  machine-learning  references  simulation 

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