Als «simulation» getaggte Fragen

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

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Wie baue ich einen innovativen Ausreißer bei Beobachtung 48 in mein ARIMA-Modell ein?
Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO) zu erkennen . Wie kann ich diesen Ausreißer in mein …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Erklärung der statistischen Simulation
Ich bin kein Statistiker. Also, bitte ertragen Sie meine Fehler, wenn überhaupt. Würden Sie bitte auf einfache Weise erklären, wie die Simulation durchgeführt wird? Ich weiß, dass es eine zufällige Stichprobe aus einer Normalverteilung auswählt und zur Simulation verwendet. Aber verstehe nicht klar.
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Geringere Abdeckung als erwartet für die Stichprobenerhebung mit Simulation
Ich habe versucht, die Frage Integral mit Wichtigkeit Stichprobenmethode in R bewerten zu beantworten . Grundsätzlich muss der Benutzer berechnen ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx Verwenden der Exponentialverteilung als Wichtigkeitsverteilung q(x)=λ exp−λxq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} und finde den Wert von der die bessere Annäherung an das Integral (es ist ) ergibt . Ich formuliere …
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Simulieren Sie lineare Regression mit Heteroskedastizität
Ich versuche, einen Datensatz zu simulieren, der mit meinen empirischen Daten übereinstimmt, bin mir jedoch nicht sicher, wie ich die Fehler in den Originaldaten abschätzen soll. Die empirischen Daten beinhalten Heteroskedastizität, aber ich bin nicht daran interessiert, sie weg zu transformieren, sondern ein lineares Modell mit einem Fehlerterm zu verwenden, …
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Wie Sie Draws bei der Berechnung mehrerer Erwartungen optimal verteilen können
Angenommen, wir möchten einige Erwartungen berechnen: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Angenommen, wir möchten dies mithilfe der Monte-Carlo-Simulation approximieren. EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx \frac1{RS}\sum_{r=1}^R\sum_{s=1}^Sf(x^{r,s},y^r) ABER nehmen wir an, es ist teuer, Proben aus beiden Verteilungen zu ziehen, so dass wir es uns nur leisten können, eine feste Zahl . KKK Wie sollen wir zuordnen ? Beispiele …
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Wie interpretiere ich Variablen, die vom Lasso-Modell ausgeschlossen oder im Lasso-Modell enthalten sind?
Ich habe aus anderen Beiträgen erfahren, dass man Prädiktorvariablen, die in ein Lasso-Modell eingehen, keine "Wichtigkeit" oder "Signifikanz" zuweisen kann, da die Berechnung der p-Werte oder Standardabweichungen dieser Variablen noch in Arbeit ist. Ist es unter diesen Umständen richtig zu behaupten, dass man NICHT sagen kann, dass Variablen, die vom …
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Bewertung der Leistung eines Normalitätstests (in R)
Ich möchte die Genauigkeit von Normalitätstests über verschiedene Stichprobengrößen in R bewerten (mir ist klar, dass Normalitätstests irreführend sein können ). Um zum Beispiel den Shapiro-Wilk-Test zu betrachten, führe ich die folgende Simulation durch (sowie das Aufzeichnen der Ergebnisse) und würde erwarten, dass mit zunehmender Stichprobengröße die Wahrscheinlichkeit der Zurückweisung …
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Daten simulieren, um sie an ein Mediationsmodell anzupassen
Ich bin daran interessiert, ein Verfahren zur Simulation von Daten zu finden, die mit einem bestimmten Mediationsmodell übereinstimmen. Gemäß dem allgemeinen Framework für lineare Strukturgleichungsmodelle zum Testen von Mediationsmodellen, das zuerst von Barron und Kenny (1986) skizziert und an anderer Stelle wie Judd, Yzerbyt & Muller (2013) beschrieben wurde , …
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