«simulation» 태그된 질문

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 

내 질문은 R 의 내장 지수 난수 생성기 인 함수에서 영감을 얻었습니다 rexp(). 기하 급수적으로 분포 된 난수를 생성하려고 할 때 많은 교과서 에서이 Wikipedia 페이지에 요약 된 역변환 방법을 권장합니다 . 이 작업을 수행하는 다른 방법이 있다는 것을 알고 있습니다. 특히, R 의 소스 코드는 Ahrens & Dieter (1972) …

11 r  simulation  random-generation  exponential  inverse-cdf 

A의 블로그 게시물 , 나는 주장 것을 발견했다 "WG Cochrane은 관측 설정에서 신뢰 구간이 크면 작은 샘플 크기로 인해 거의 0에 가까운 커버리지를 제공하는 충분히 큰 샘플로 더 나은 범위를 커버 할 수있는 첫 번째 지적 (대략 1970 년대)을 믿습니다!" 이제 샘플 크기가 증가함에 따라 CI 너비가 0에 가까워 야한다고 …

11 confidence-interval  t-test  simulation 

안녕하세요, 저는 통계학 대학원 과정을 수강하고 있으며 테스트 통계 및 기타 개념을 다루었습니다. 그러나 나는 종종 공식을 적용하고 물건이 어떻게 작동하는지에 대한 일종의 직관을 개발할 수 있지만, 아마도 모의 실험으로 연구를 백업하면 당면한 문제에 대해 더 나은 직관을 개발할 것이라는 느낌이 종종 듭니다. . 그래서, 우리가 수업에서 논의하는 일부 개념을 …

11 r  hypothesis-testing  sas  simulation  computational-statistics 

"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 

배경: 심리학에서의 전형적인 메타 분석은 두 변수 X와 Y 사이의 상관 관계를 모델링하려고 시도 할 수있다. 분석은 일반적으로 샘플 크기와 함께 문헌으로부터 일련의 관련 상관 관계를 얻는 것을 포함한다. 그런 다음 수식을 적용하여 가중 평균 상관 관계를 계산할 수 있습니다. 그런 다음, 무작위 샘플링의 단순한 효과에 의해 암시되는 것보다 더 …

11 simulation  meta-analysis 

나는 일반적으로 두 개 이상의 조건에서 여러 개인이 각각 여러 번 측정되는 데이터를 처리합니다. 최근에는 혼합 효과 모델링을 사용하여 조건 간의 차이에 대한 증거를 평가 individual하고 무작위 효과로 모델링 했습니다. 이러한 모델링의 예측에 관한 불확실성을 시각화하기 위해 부트 스트랩을 사용하고 있습니다. 부트 스트랩을 사용할 때마다 개별적으로 부트 스트랩을 반복 할 …

11 confidence-interval  mixed-model  bootstrap  monte-carlo  simulation 

nnn 차원 의 p-norm 공에서 나오는 균일하게 분포 된 소음을 생성하는 함수를 작성하려고 합니다. ||x||p≤r||x||p≤r\begin{equation} ||x||_p \leq r \end{equation} 서클 ( ) ( http://mathworld.wolfram.com/DiskPointPicking.html )에 대한 가능한 해결책을 찾았 지만 p의 다른 값으로 확장하지 못했습니다 .p=2p=2p = 2ppp 균일 분포에서 임의의 샘플을 그리고 주어진 제약 조건을 충족하지 않으면 다시 그려서 …

11 simulation  noise 

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 …

11 r  survival  simulation  random-generation 

ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) 모델을 몇 년에 걸쳐 1 분 간격으로 샘플링 된 AUD / USD 환율 로그 가격의 시계열에 맞추 었습니다. 모델을 추정 할 수있는 수백만 개의 데이터 포인트. 데이터 집합을 사용할 수 있습니다 여기에 . 명료하게하기 위해, 이것은 로그 가격의 1 차 통합으로 인해 로그 리턴에 적합한 ARMA-GARCH …

10 time-series  arima  simulation  garch  finance 

tl; dr : null에서 생성 된 데이터 세트로 시작하여 대체 사례를 리샘플링하고 각 리 샘플링 된 데이터 세트에 대해 가설 테스트를 수행했습니다. 이 가설 검정은 시간의 5 %를 초과하여 널을 거부합니다. 아래의 매우 간단한 시뮬레이션에서는 데이터 세트를 생성 엑스~ N( 0 , 1 ) ⨿ Y~ N( 0 , 1 …

10 r  bootstrap  simulation  resampling 

연속 분포 에서 표본을 추출한다고 가정 합니다. 양식 에 의 표현이 있으면p(x)p(x)p(x)ppp p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) 여기서 ai⩾0,∑iai=1ai⩾0,∑iai=1a_i \geqslant 0, \sum_i a_i= 1 및 fifif_i 는 쉽게 샘플링 할 수있는 분포이며, ppp 하여 쉽게 샘플을 생성 할 수 있습니다 . 확률 a_i 로 레이블 i 샘플링iiiaiaia_i 샘플링 X∼fiX∼fiX \sim …

10 simulation  monte-carlo  mixture  accept-reject 

랜덤 변수 는 기본 측정 단위 를 사용하여 하나의 -algebra 에서 다른 -algebra 까지 측정 가능한 함수로 정의됩니다 .σ ( Ω 1 , F 1 ) P σ ( Ω 2 , F 2 )XXXσσ\sigma(Ω1,F1)(Ω1,F1)(\Omega_1, \mathcal F_1)PPPσσ\sigma(Ω2,F2)(Ω2,F2)(\Omega_2, \mathcal F_2) 이 랜덤 변수의 샘플 에 대해 어떻게 이야기 합니까? 우리는 이것을 …

10 sampling  random-variable  simulation 

간단한 질문 : 지방 손가락 분포가 있습니까? 존재한다면 다른 이름을 가지고 있다고 확신합니다. 분석 함수로 공식화하는 방법을 모르겠습니다. 기존 버전을 찾거나 거대한 시뮬레이션보다 더 깨끗한 것으로 공식화하는 데 도움을 줄 수 있습니까? 주어진 숫자가 의도 한 목표 일 때 실제로 적중되는 숫자의 분포이지만, 단추가 손가락보다 훨씬 작기 때문에 근처의 단추가 …

10 distributions  simulation 

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, …

10 normal-distribution  simulation  random-generation