Als «simulation» getaggte Fragen

Ein weites Gebiet, in dem Ergebnisse aus Computermodellen generiert werden.


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Wie können Daten simuliert werden, die bestimmte Bedingungen erfüllen, z. B. einen bestimmten Mittelwert und eine bestimmte Standardabweichung?
Diese Frage ist durch meine Frage zur Metaanalyse motiviert . Ich stelle mir jedoch vor, dass dies auch in Lehrkontexten nützlich ist, in denen Sie ein Dataset erstellen möchten, das genau einem vorhandenen veröffentlichten Dataset entspricht. Ich weiß, wie man zufällige Daten aus einer bestimmten Distribution generiert. Wenn ich also …

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Wie werden künstliche Daten für die logistische Regression simuliert?
Ich weiß, dass ich etwas in meinem Verständnis der logistischen Regression vermisse und würde mich über jede Hilfe sehr freuen. Nach meinem Verständnis geht die logistische Regression davon aus, dass die Wahrscheinlichkeit eines 1-Ergebnisses bei den Eingaben eine lineare Kombination der Eingaben ist, die durch eine inverse logistische Funktion geleitet …

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Wann werden Simulationen verwendet?
Das ist also eine sehr einfache und dumme Frage. Als ich in der Schule war, widmete ich dem gesamten Konzept der Simulationen im Unterricht jedoch nur sehr wenig Aufmerksamkeit, und das hat mich ein wenig verängstigt. Können Sie den Simulationsprozess mit Laien erklären? (Kann zur Generierung von Daten, Regressionskoeffizienten usw. …
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Simulation logistischer Regressionskraftanalysen - entworfene Experimente
Diese Frage beantwortet @Greg Snow in Bezug auf eine Frage, die ich bezüglich der Leistungsanalyse mit logistischer Regression und SAS gestellt habe Proc GLMPOWER. Wenn ich ein Experiment entwerfe und die Ergebnisse in einer faktoriellen logistischen Regression auswerten möchte, wie kann ich mithilfe der Simulation (und hier ) eine Leistungsanalyse …

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Ungefähre mit Hilfe von Monte - Carlo - Simulation
Ich habe mir kürzlich die Monte-Carlo-Simulation angesehen und sie verwendet, um Konstanten wie (Kreis in einem Rechteck, proportionale Fläche) anzunähern.ππ\pi Ich kann mir jedoch keine entsprechende Methode vorstellen, um den Wert von [Eulers Zahl] mithilfe der Monte-Carlo-Integration zu approximieren .eee Haben Sie Hinweise, wie dies getan werden kann?



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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 




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Simulation von Zeitreihen bei gegebener Leistung und Kreuzspektraldichte
Aufgrund ihrer Kovarianzmatrix (ihre Leistungsspektraldichten (PSDs) und Kreuzleistungsspektraldichten (CSDs)) habe ich Probleme, eine Reihe stationärer farbiger Zeitreihen zu erstellen. Ich weiß, dass ich mit zwei Zeitreihen und ihre Leistungsspektraldichten (PSDs) und Kreuzspektraldichten (CSDs) unter Verwendung vieler allgemein verfügbarer Routinen abschätzen kann, wie z und Funktionen in Matlab usw. Die PSDs …

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Wann würde man Gibbs-Sampling anstelle von Metropolis-Hastings verwenden?
Es gibt verschiedene Arten von MCMC-Algorithmen: Metropolis-Hastings Gibbs Stichprobe von Bedeutung / Ablehnung (in Verbindung stehend). Warum sollte man Gibbs-Sampling anstelle von Metropolis-Hastings verwenden? Ich vermute, dass es Fälle gibt, in denen Rückschlüsse mit Gibbs-Stichproben besser möglich sind als mit Metropolis-Hastings, aber die Einzelheiten sind mir nicht klar.

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Logistische Regressionsverzerrung bei seltenen Ereignissen: Wie kann man die unterschätzten p mit einem minimalen Beispiel simulieren?
CrossValidated hat verschiedene Fragen, wann und wie die Selten-Ereignis-Bias-Korrektur von King und Zeng (2001) angewendet werden soll. . Ich suche etwas anderes: eine minimale simulationsbasierte Demonstration, dass der Bias existiert. Insbesondere König und Zeng Zustand "... in Daten zu seltenen Ereignissen können die Wahrscheinlichkeiten bei Stichprobengrößen zu Tausenden erheblich sein …


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Warum muss aus der posterioren Verteilung eine Stichprobe gezogen werden, wenn wir die posterioren Verteilung bereits kennen?
Mein Verständnis ist, dass bei Verwendung eines Bayes'schen Ansatzes zur Schätzung von Parameterwerten: Die hintere Verteilung ist die Kombination der vorherigen Verteilung und der Wahrscheinlichkeitsverteilung. Wir simulieren dies, indem wir eine Stichprobe aus der posterioren Verteilung generieren (z. B. mit einem Metropolis-Hasting-Algorithmus, um Werte zu generieren, und akzeptieren sie, wenn …

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Wie kann man Daten simulieren, um statistisch signifikant zu sein?
Ich bin in der 10. Klasse und möchte Daten für ein Projekt auf einer Messe für maschinelles Lernen simulieren. Das endgültige Modell wird für Patientendaten verwendet und sagt die Korrelation zwischen bestimmten Zeiten der Woche und den Auswirkungen voraus, die dies auf die Medikamenteneinhaltung innerhalb der Daten eines einzelnen Patienten …

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Negativ-Binomial-GLM vs. Log-Transformation für Zähldaten: erhöhte Typ-I-Fehlerrate
Einige von Ihnen haben vielleicht dieses schöne Papier gelesen: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Zählungsdaten nicht protokollieren und transformieren. Methoden in Ökologie und Evolution 1: 118–122. klick . In meinem Forschungsgebiet (Ökotoxikologie) beschäftigen wir uns mit schlecht replizierten Experimenten, und GLMs werden nicht häufig eingesetzt. Also habe ich eine ähnliche …

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, Simulation über Prognosezeitraum
Ich habe Zeitreihendaten und ich habe ein als Modell verwendet, um die Daten . Das ist eine Indikator-Zufallsvariable, die entweder 0 (wenn ich kein seltenes Ereignis sehe) oder 1 (wenn ich das seltene Ereignis sehe) ist. Basierend auf früheren Beobachtungen, die ich für , kann ich ein Modell für Verwendung …



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Unabhängigkeit von Residuen in einem computergestützten Experiment / Simulation?
Ich führte eine computerbasierte Bewertung verschiedener Methoden zur Anpassung eines bestimmten in den Paläowissenschaften verwendeten Modelltyps durch. Ich hatte ein umfangreiches Trainingsset und habe daher ein Testset nach dem Zufallsprinzip (geschichtete Zufallsauswahl) beiseite gelegt. Ich habe verschiedene Methoden an die Proben des Trainingssatzes angepasst und unter Verwendung der resultierenden Modelle …


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Metropolis-Hastings-Integration - warum funktioniert meine Strategie nicht?
Angenommen, ich habe eine Funktion , die ich integrieren möchte: Natürlich unter der Annahme, dass an den Endpunkten auf Null geht, keine Blowups, nette Funktion. Eine Möglichkeit, mit der ich herumgespielt habe, besteht darin, mit dem Metropolis-Hastings-Algorithmus eine Liste der Stichproben aus der zu proportionalen Verteilung zu , in der …

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Was wäre ein Beispiel für ein wirklich einfaches Modell mit einer unlösbaren Wahrscheinlichkeit?
Die ungefähre Bayes'sche Berechnung ist eine wirklich coole Technik, um im Grunde jedes stochastische Modell anzupassen, das für Modelle gedacht ist, bei denen die Wahrscheinlichkeit schwer zu bestimmen ist (Sie können beispielsweise aus dem Modell eine Stichprobe ziehen, wenn Sie die Parameter festlegen , die Wahrscheinlichkeit jedoch nicht numerisch, algorithmisch …

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Wie simuliert man eine Gaußsche Kopula?
Angenommen, ich habe zwei univariate Randverteilungen, sagen wir und , die ich simulieren kann. Konstruieren Sie nun ihre gemeinsame Verteilung mit einer Gaußschen Kopula , die mit . Alle Parameter sind bekannt.G C ( F , G ; Σ )FFFGGGC( F, G ; Σ )C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) Gibt es eine Nicht-MCMC-Methode zum …

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Vorteile von Box-Muller gegenüber der inversen CDF-Methode zur Simulation der Normalverteilung?
Um eine Normalverteilung aus einer Reihe einheitlicher Variablen zu simulieren, gibt es verschiedene Techniken: Der Box-Muller-Algorithmus , bei dem zwei unabhängige Uniformvariablen abgetastet werden, variiert auf und transformiert sie in zwei unabhängige Standardnormalverteilungen über: Z 0 = √(0,1)(0,1)(0,1)Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) die CDF-Methode , bei …

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Simulation von Zügen aus einer Gleichverteilung mit Zügen aus einer Normalverteilung
Ich habe kürzlich eine Data Science-Interviewressource gekauft, in der eine der Wahrscheinlichkeitsfragen wie folgt lautete: Wie kann man bei gegebenen Ziehungen aus einer Normalverteilung mit bekannten Parametern Ziehungen aus einer Gleichverteilung simulieren? Mein ursprünglicher Denkprozess war, dass wir für eine diskrete Zufallsvariable die Normalverteilung in K eindeutige Unterabschnitte aufteilen könnten, …

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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

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