Ich möchte eine zufällige Korrelationsmatrix CC\mathbf C einer Größe von erzeugen, n×nn×nn \times nso dass einige mäßig starke Korrelationen vorliegen: quadratische reelle symmetrische Matrix von n×nn×nn \times n Größe, mit zB n=100n=100n=100 ; positiv-definit, dh mit allen Eigenwerten real und positiv; voller Rang; alle diagonalen Elemente sind gleich 111 ; …
Ich muss zufällige, nicht quadratische Matrizen mit Zeilen und C Spalten erzeugen , Elemente, die zufällig mit dem Mittelwert = 0 verteilt sind und so beschränkt sind, dass die Länge (L2-Norm) jeder Zeile 1 und die Länge jeder Spalte √ beträgtRRRCCC111 . Entsprechend ist die Summe der Quadratwerte 1 für …
Ich habe versucht, die Injektion von zufälligen Punkten innerhalb eines Kreises so zu simulieren, dass jeder Teil des Kreises die gleiche Wahrscheinlichkeit hat, einen Defekt zu haben. Ich habe erwartet, dass die Anzahl pro Fläche der resultierenden Verteilung einer Poisson-Verteilung folgt, wenn ich den Kreis in Rechtecke gleicher Fläche aufteile. …
In vielen Online-Spielen erhält jeder Spieler, der eine schwierige Aufgabe erfüllt, manchmal eine besondere Belohnung, die er verwenden kann. Dies ist normalerweise ein Reittier (Transportmittel) oder ein anderes Eitelkeitsobjekt (Objekte, die die Leistung des Charakters nicht verbessern und hauptsächlich zur Anpassung des Erscheinungsbilds verwendet werden). Wenn eine solche Belohnung vergeben …
Ich möchte zwei Variablen erzeugen. Eines ist die binäre Ergebnisvariable (sagen wir Erfolg / Misserfolg) und das andere ist das Alter in Jahren. Ich möchte, dass das Alter positiv mit dem Erfolg korreliert. Zum Beispiel sollte es mehr Erfolge in den höheren Alterssegmenten geben als in den niedrigeren. Idealerweise sollte …
Wie kann man bei gegebener Kovarianzmatrix Daten so generieren, dass sie die Beispiel-Kovarianzmatrix ?ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s Allgemeiner: Wir sind oft daran interessiert, Daten aus einer Dichte generieren , wobei Daten x einen Parametervektor \ boldsymbol \ theta haben . Dies ergibt eine Stichprobe, aus der wir dann …
Ich habe eine gewöhnliche Google-Suche usw. versucht, aber die meisten Antworten, die ich finde, sind entweder mehrdeutig oder sprach- / bibliotheksspezifisch wie Python oder C ++ stdlib.husw. Ich suche eine sprachunabhängige, mathematische Antwort, nicht die Besonderheiten einer Bibliothek. Zum Beispiel sagen viele, dass der Startwert ein Ausgangspunkt für einen Zufallszahlengenerator …
Ich habe mich gefragt, ob es nach einem linearen Transformationsansatz möglich sein könnte, korrelierte binomische Zufallsvariablen zu generieren. Unten habe ich etwas Einfaches in R ausprobiert und es ergibt eine gewisse Korrelation. Aber ich habe mich gefragt, ob es einen prinzipiellen Weg gibt, dies zu tun? X1 = rbinom(1e4, 6, …
Wie funktioniert die Inversionsmethode? Sagen , ich habe eine Stichprobe X1, X2, . . . , XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n mit der Dichte f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1-θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} über 0 < x < 10<x<10<x<1und daher mit cdfFX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}auf(0,1)(0,1)(0,1). Dann erhalte ich mit der Inversionsmethode die Verteilung vonXXXalsF−1X(u)=uθFX-1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta. Hat uθuθu^\theta also die Verteilung von XXX ? …
Zum Beispiel ist Rdie MASS::mvrnorm()Funktion in nützlich, um Daten zu generieren, um verschiedene Dinge in der Statistik zu demonstrieren. Ein obligatorisches SigmaArgument ist eine symmetrische Matrix, die die Kovarianzmatrix der Variablen angibt. Wie würde ich eine symmetrische Matrix mit beliebigen Einträgen erstellen ?n × nn×nn\times n
Ich versuche, ein Programm in R zu schreiben, das Pseudozufallszahlen aus einer Verteilung mit der kumulativen Verteilungsfunktion simuliert: F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq 0 wobeia,b>0,p∈(0,1)a,b>0,p∈(0,1)a,b>0, p \in (0,1) Ich habe versucht, die inverse Transformation abzutasten, aber die inverse scheint analytisch nicht lösbar zu sein. Ich würde mich freuen, wenn …
Ich lese über adaptive MCMC (siehe z. B. Kapitel 4 der Handbuchs von Markov Chain Monte Carlo , Herausgeber Brooks et al., 2011; und auch Andrieu & Thoms, 2008 ). nnnp ( n )p(n)p(n)limn→∞p(n)=0limn→∞p(n)=0\lim_{n \rightarrow \infty} p(n) = 0 Dieses Ergebnis ist (a posteriori) asymptotisch intuitiv. Da der Anpassungsgrad gegen …
Wie kann ich aus einer Mischungsverteilung und insbesondere einer Mischung von Normalverteilungen in probieren R? Zum Beispiel, wenn ich probieren wollte aus: 0,3× N( 0 , 1 )+0,5× N( 10 , 1 )+0,2× N( 3 , .1 )0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; + \;0.2\!\times\mathcal{N}(3,.1) wie könnte ich das machen
Ich benutze die Cholesky-Zerlegung, um korrelierte Zufallsvariablen bei gegebener Korrelationsmatrix zu simulieren. Die Sache ist, das Ergebnis reproduziert niemals die Korrelationsstruktur, wie sie gegeben ist. Hier ist ein kleines Beispiel in Python, um die Situation zu veranschaulichen. import numpy as np n_obs = 10000 means = [1, 2, 3] sds …
Ich versuche, eine korrelierte Zufallsfolge mit dem Mittelwert = , der Varianz = und dem Korrelationskoeffizienten = zu erzeugen . Im folgenden Code verwende ich & als Standardabweichung und & als Mittel.0001110.80.80.8s1s2m1m2 p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 * u + m1 …
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