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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Kann ich Bootstrapping verwenden, um die Unsicherheit in einem Maximalwert eines GAM abzuschätzen?
Ich habe Daten aus einem Experiment, in dem ich die Entwicklung von Algenbiomasse als Funktion der Konzentration eines Nährstoffs untersuche. Die Beziehung zwischen Biomasse (der Antwortvariablen) und der Konzentration (der erklärenden Variablen) ist mehr oder weniger unimodal, mit einem klaren "Optimum" entlang der x-Achse, wo die Biomasse ihren Höhepunkt erreicht. …
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Ist das eine Monte-Carlo-Simulation?
Vergleichen wir also zwei Normalverteilungen Do this x times: runs <- 100000 a.samples <- rnorm(runs, mean = 5) b.samples <- rbeta(runs, mean = 0) mc.p.value <- sum(a.samples > b.samples)/runs Die mc.p.-Werte, die unter unser Alpha (0,05) geteilt durch x fallen, würden dann die Fehlerrate vom Typ 1 ergeben. Unser H0 …
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Simulieren Sie aus einer dynamischen Mischung von Verteilungen
Ich muss aus der folgenden Mischung von zwei Verteilungen probieren: hβ⃗ (r)=c(β⃗ )[(1−wm,τ(r))fβ0→(r)+wm,τ(r)gϵ,σ(r)]hβ→(r)=c(β→)[(1−wm,τ(r))fβ0→(r)+wm,τ(r)gϵ,σ(r)]h_{\vec{\beta}}(r)=c(\vec{\beta})[(1-w_{m,\tau}(r))f_{\vec{\beta_{0}}}(r)+w_{m,\tau}(r)g_{\epsilon,\sigma}(r)] Dabei ist eine Normalisierungskonstante, die Gamma-Verteilung , die verallgemeinerte Pareto-Verteilung und ist die CDF der Cauchy-Verteilung : , die hier als Gewichts- / Mischfunktion fungiert und einen reibungslosen Übergang zwischen Gamma und Pareto ermöglicht (daher das Adjektiv …
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Wie berechnet R Vorhersageintervalle im Prognosepaket?
Ich habe einen großen Datensatz mit verschiedenen Faktoren, die ich für die Zukunft prognostizieren möchte. Diese Vorhersagen werde ich später als Input für eine Monte-Carlo-Simulation verwenden. Meine Idee wäre, die Arima-Vorhersage für die verschiedenen Variablen zu verwenden. Anschließend würde ich das resultierende Vorhersageintervall als Eingabe für die Monte-Carlo-Simulation verwenden. Mit …
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