Als «random-generation» getaggte Fragen

Der Vorgang des Erzeugens einer Folge von Zahlen oder Symbolen zufällig oder (fast immer) pseudozufällig; dh ohne Vorhersagbarkeit oder Muster.

1
Simulieren Sie Regressionsdaten, wobei die abhängige Variable nicht normal verteilt ist
Für die Regressionsanalyse ist es häufig hilfreich, den Datengenerierungsprozess zu kennen, um zu überprüfen, wie die verwendete Methode funktioniert. Während es für eine einfache lineare Regression ziemlich einfach ist, dies zu tun, ist dies nicht der Fall, wenn die abhängige Variable einer bestimmten Verteilung folgen muss. Betrachten Sie eine einfache …
2
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 …
1
Zufällige Erzeugung von Musiknoten
Ich arbeite an einem kleinen Projekt, das sich gerade in der frühen Entwicklungsphase befindet. Ich versuche herauszufinden, wie ich zufällige Musik generiere, insbesondere Noten. Durch Googeln habe ich nur Lösegeld- Notengenerator und viel zufällige Musik gefunden, wobei Wort-Zufall nichts mit der Definition von Zufallsvariablen zu tun hat :) Ich weiß …
3
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 
1
Warum gibt es in R so viele Zufallsgeneratoren?
Ein kurzer Blick auf der Hilfeseite des Zufallszahlengenerators von R zeigt , dass Sie unter 7 vordefinierte Generatoren können wählen , ( Wichmann-Hill, Marsaglia-Multicarry, Super-Duper, Mersenne-Twister, Knuth-TAOCP-2002, Knuth-TAOCP, L'Ecuyer-CMRG). ?Random Die Standardeinstellung ist Mersenne-Twister , was sehr gut zu sein scheint. Warum sollten Sie jemals einen anderen verwenden müssen?
1
Zufällige Generierung von Scores ähnlich denen eines Klassifizierungsmodells
Hallo Zahlenkollegen Ich möchte n zufällige Bewertungen (zusammen mit einer Klassenbezeichnung) generieren, als ob sie von einem binären Klassifizierungsmodell erzeugt worden wären. Im Detail sind folgende Eigenschaften erforderlich: Jede Punktzahl liegt zwischen 0 und 1 Jede Punktzahl ist mit einer binären Bezeichnung mit den Werten "0" oder "1" verknüpft (letztere …
1
Generieren Sie identisch verteilte abhängige normale Zufallszahlen mit einer vorgegebenen Summe
Wie generiere ich identisch verteilte, aber nicht unabhängige normale Zufallszahlen, so dass ihre Summe mit der Wahrscheinlichkeit in ein vorgegebenes Intervall fällt ?nnn[a,b][a,b][a,b]ppp (Diese Frage wird durch die Erzeugung eines zufälligen Spaziergangs motiviert, der an einem vorgegebenen Punkt endet: Zufälliger Prozess, der doch nicht so zufällig ist (deterministisch) . Da …
1
Zufallsstichprobe aus inversem Cdf ohne geschlossene Form generieren
Ich arbeite an einer bestimmten Distribution, deren inverses cdf nicht in geschlossener Form existiert. Das cdf der Distribution ist gegeben durch F(x;d,m,p,α,β)=1−(1+xm)−dexp(−βxα)1−p(1+xm)−dexp(−βxα)F(x;d,m,p,α,β)=1−(1+xm)−dexp⁡(−βxα)1−p(1+xm)−dexp⁡(−βxα)F(x; d, m, p, \alpha, \beta) = \frac{1-(1+x^m)^{-d} \exp(-\beta x^\alpha)}{1-p(1+x^m)^{-d} \exp(-\beta x^\alpha)} für streng positive und .m,d,α,βm,d,α,βm, d, \alpha, \beta0<p<10<p<10\lt p \lt 1 Mein Problem ist, dass ich neu …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.