Als «monte-carlo» getaggte Fragen

Verwenden von (Pseudo-) Zufallszahlen und dem Gesetz der großen Zahlen, um das Zufallsverhalten eines realen Systems zu simulieren.

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Hamiltonian / Hybrid MCMC 'Massenmatrix'-Terminologie
Ich versuche, HMC mit einer nicht diagonalen Massenmatrix zu implementieren, aber ich werde von einigen Begriffen gestolpert. Laut BDA3 und Neals Bericht ist der kinetische Energiebegriff (der meiner Meinung nach aus Bequemlichkeitsgründen immer verwendet wird) K.( p ) = pT.M.- 1p2.K(p)=pTM−1p2. K(p) = \frac{p^T M^{-1} p}{2} \,. Dies ist auch …
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Angebotsverteilung - Metropolis Hastings MCMC
In der Metropolis-Hastings-Markov-Kette Monte Carlo kann die Angebotsverteilung alles sein, einschließlich des Gaußschen (laut Wikipedia). F: Was ist die Motivation, etwas anderes als Gaußsch zu verwenden? Gauß funktioniert, es ist leicht zu bewerten, es ist schnell und jeder versteht es. Warum sollte ich etwas anderes in Betracht ziehen? F: Kann …
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Welche Methode simuliert p-Werte aus der erneuten Abtastung aus den Daten?
Vor einiger Zeit stellte ich eine Frage zu Korrelationszeiten zwischen Zeitstempeln und erhielt eine Antwort von Peter Ellis, dass ich mittlere Entfernungen zwischen Codes berechnen könnte ... Dies gibt Ihnen bereits einen Eindruck davon, welche Verhaltensweisen zusammengefasst sind, aber Sie sollten auch überprüfen, ob dies nicht nur zufällig plausibel ist. …
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Generieren von kausal abhängigen Zufallsvariablen
Ich versuche, Sätze von kausal verbundenen Zufallsvariablen zu generieren und habe dies mit einem Monte-Carlo-Ansatz begonnen. Die Basislinie ist ein zweidimensional gemessenes Histogramm, aus dem ich zufällige Werte ziehe. In meinen konkreten Beispielen sind diese Variablen Beschleunigung und Geschwindigkeit - also muss offensichtlich gelten.v v i + 1 = v …
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Gibt es Alternativen zur Simulation zur Bestimmung der Verteilung der Anzahl von Ereignissen aus zwei abhängigen inhomogenen Poisson-Prozessen?
Ein "State of the Art" -Modell für die Verteilung der in einem Fußballspiel erzielten Tore ist das von Dixon und Robinson (1998) "Ein Geburtsprozessmodell für Fußballspiele der Vereinigung", das zwei Schlüsselphänomene erklärt: 1) Am Ende eines Spiels werden mehr Tore erzielt als zu Beginn (vermutlich aufgrund der Müdigkeit beider Mannschaften). …
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Wie kann ich von einer Distribution mit inkompatiblem CDF probieren?
Semi-Computer Science Simulation bezogenes Problem hier. Ich habe eine Verteilung wo P (x) =(eb−1)eb(n−x)ebn+b−1(eb−1)eb(n−x)ebn+b−1\frac{(e^b-1) e^{b (n-x)}}{e^{b n+b}-1} für einige Konstanten b und n ist x eine ganze Zahl, so dass .0≤x≤n0≤x≤n0\leq x \leq n Jetzt muss ich aus dieser Distribution probieren. Es hat eine invertierbare CDF, so dass dies theoretisch …
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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MCMC und Datenerweiterung
Ich habe mir eine Frage zur MCMC-Datenerweiterung angesehen. Die allgemeine Form der Frage lautet wie folgt: Angenommen, die in einem Prozess gesammelten Daten deuten auf und ein Prior für den Ratenparameter wird als . Die Daten werden in einer typischen Form aufgezeichnet und dargestellt (dh die Anzahl der Vorkommen jedes …
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Lösen einer einfachen Integralgleichung durch Zufallsstichprobe
Sei eine nichtnegative Funktion. Ich bin daran interessiert, so zu finden, dass Die Einschränkung : Alles was ich tun kann, ist an Punkten in . Ich kann jedoch die Orte, an denen ich zufällig probiere, nach Belieben auswählen . fffz∈[0,1]z∈[0,1]z \in [0,1]∫z0f(x)dx=12∫10f(x)dx∫0zf(x)dx=12∫01f(x)dx \int_0^{z} f(x)\,dx = \frac{1}{2}\int_0^1 f(x)\,dxfff[0,1][0,1][0,1]fff Fragen: Ist es …
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Ist die lateinische Hypercube-Abtastung in mehreren Dimensionen wirksam?
Ich verwende derzeit ein Latin Hypercube Sampling (LHS), um weit auseinander liegende einheitliche Zufallszahlen für Monte-Carlo-Verfahren zu generieren. Obwohl die Varianzreduzierung, die ich von LHS erhalte, für eine Dimension ausgezeichnet ist, scheint sie in zwei oder mehr Dimensionen nicht effektiv zu sein. Angesichts der Tatsache, dass LHS eine bekannte Technik …
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So erhalten Sie multivariate glaubwürdige Intervallschätzungen / Regionen mit der höchsten Dichte (HDR) nach MCMC
Ich schätze 15 Parameter meines Modells unter Verwendung eines Bayes'schen Ansatzes und einer Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methode (MCMC). Meine Daten nach dem Ausführen einer MCMC-Kette von 100000 Proben sind daher eine 100000 × 15-Tabelle mit Parameterwerten. Ich möchte 15-dimensionale Regionen mit der höchsten Dichte meiner posterioren Verteilung finden. Mein Problem: Das Clustering der …
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