Als «simulation» getaggte Fragen

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

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Gibt es eine allgemeine Methode zur Simulation von Daten aus einer Formel oder Analyse?
De-novo-Simulation von Daten aus einem experimentellen Entwurfsdatenrahmen. Mit einem Fokus auf R (obwohl eine andere Sprachlösung großartig wäre). Wenn Sie ein Experiment oder eine Umfrage entwerfen, können Sie Daten simulieren und eine Analyse dieser simulierten Daten durchführen, um einen hervorragenden Einblick in die Vor- und Nachteile des Designs zu erhalten. …
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Was bedeutet abgeschnittene Verteilung?
In einem Forschungsartikel über die Sensitivitätsanalyse eines gewöhnlichen Differentialgleichungsmodells eines dynamischen Systems hat der Autor die Verteilung eines Modellparameters als Normalverteilung (Mittelwert = 1e-4, Standard = 3e-5) angegeben, die auf den Bereich [0,5e abgeschnitten ist -4 1,5e-4]. Anschließend verwendet er Stichproben aus dieser abgeschnittenen Verteilung für Simulationen des Modells. Was …
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Multiple lineare Regressionssimulation
Ich bin neu in der R-Sprache. Ich möchte wissen, wie man aus einem multiplen linearen Regressionsmodell simuliert, das alle vier Annahmen der Regression erfüllt. OK danke. Angenommen, ich möchte die Daten basierend auf diesem Datensatz simulieren: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) dann bekomme ich die Ausgabe: Call: lm(formula = y …
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Numerische Löser für stochastische Differentialgleichungen in R: Gibt es welche?
Ich suche ein allgemeines, sauberes und schnelles (dh unter Verwendung von C ++ - Routinen) R-Paket zum Simulieren von Pfaden aus einer nicht homogenen nichtlinearen Diffusion wie (1) unter Verwendung des Euler-Maruyama-Schemas, des Milstein-Schemas (oder eines anderen). Dies ist dazu bestimmt, in einen größeren Schätzcode eingebettet zu werden, und verdient …
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Wie programmiere ich eine Monte-Carlo-Simulation von Bertrands Box-Paradoxon?
Das folgende Problem wurde auf der Mensa International Facebook-Seite veröffentlicht: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Der Post selbst hat über 1000 Kommentare erhalten, aber ich werde hier nicht näher auf die Debatte eingehen, da ich weiß, dass dies Bertrands Box-Paradoxon ist und die Antwort lautet . Mich interessiert hier, wie man dieses Problem mit …
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Gibt es eine univariate Distribution, aus der wir keine Stichprobe erstellen können?
Wir haben eine Vielzahl von Methoden zur Zufallsgenerierung aus univariaten Verteilungen (inverse Transformation, Accept-Reject, Metropolis-Hastings usw.) und es scheint, dass wir aus buchstäblich jeder gültigen Verteilung eine Stichprobe erstellen können - stimmt das? Können Sie ein Beispiel für eine univariate Verteilung nennen, aus der sich keine Zufallsgenerierung ergibt? Ich vermute, …
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Wie werden Funktionsdaten simuliert?
Ich versuche verschiedene Ansätze zur Funktionsdatenanalyse zu testen. Idealerweise möchte ich das Panel meiner Ansätze an simulierten Funktionsdaten testen. Ich habe versucht, eine simulierte FD mithilfe eines Ansatzes zu generieren, der auf einer Summierung von Gaußschen Rauschen basiert (Code unten), aber die resultierenden Kurven sehen im Vergleich zur Realität viel …
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Ermitteln der Genauigkeit der Monte-Carlo-Simulationsschätzung
Hintergrund Ich entwerfe eine Monte-Carlo-Simulation, die die Ergebnisse einer Reihe von Modellen kombiniert, und ich möchte sicher sein, dass die Simulation es mir ermöglicht, angemessene Aussagen über die Wahrscheinlichkeit des simulierten Ergebnisses und die Genauigkeit dieser Wahrscheinlichkeitsschätzung zu machen. Die Simulation ermittelt die Wahrscheinlichkeit, dass eine Jury aus einer bestimmten …
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