Als «simulation» getaggte Fragen

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

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Wie kann man beobachtete mit erwarteten Ereignissen vergleichen?
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Verteilungen simulieren
Ich arbeite an einer Kapazitätsplanungsaufgabe und habe einige Bücher gelesen. Hier geht es speziell um Distributionen. Ich benutze R. Was ist der empfohlene Ansatz, um meine Datenverteilung zu ermitteln? Gibt es statistische Methoden, um dies zu identifizieren? Ich habe dieses Diagramm. Welche Simulationsansätze stehen mit R zur Verfügung? Hier möchte …
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Wie kann ich Volkszählungsmikrodaten für kleine Gebiete mithilfe einer 1% igen Mikrodatenstichprobe im großen Maßstab simulieren und Statistiken im kleinen Gebiet aggregieren?
Ich möchte eine multivariate Analyse auf Einzelebene auf kleinen Ebenen der geografischen Aggregation (australische Volkszählungssammlungsbezirke) durchführen. Es ist klar, dass die Volkszählung auf diesen kleinen Aggregationsebenen aus Datenschutzgründen nicht verfügbar ist, daher untersuche ich andere Alternativen. Fast alle interessierenden Variablen sind kategorisch. Ich habe zwei Datensätze zur Verfügung: Die 1% …
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Berechnen Sie die ROC-Kurve für Daten
Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Simulieren Sie aus einer Normalverteilung einer abgeschnittenen Mischung
Ich möchte eine Probe aus einer Mischungsnormalverteilung so simulieren, dass p×N(μ1,σ21)+(1−p)×N(μ2,σ22)p×N(μ1,σ12)+(1−p)×N(μ2,σ22)p\times\mathcal{N}(\mu_1,\sigma_1^2) + (1-p)\times\mathcal{N}(\mu_2,\sigma_2^2) ist auf das Intervall anstelle von . Dies bedeutet, dass ich eine abgeschnittene Mischung von Normalverteilungen simulieren möchte.R.[0,1][0,1][0,1]RR\mathbb{R} Ich weiß, dass es einen Algorithmus gibt, um eine abgeschnittene Normalität (dh aus dieser Frage ) und ein entsprechendes …
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Simulieren Sie eine eingeschränkte Normalen an der unteren oder oberen Grenze in R.
Ich möchte zufällige Daten aus einer eingeschränkten Normalverteilung mit R generieren. Zum Beispiel möchte ich vielleicht eine Variable aus einer Normalverteilung mit simulieren mean=3, sd= 2und alle Werte größer als 5 werden aus derselben Normalverteilung neu abgetastet. Für die allgemeine Funktion könnte ich also Folgendes tun. rnorm(n=100, mean=3, sd=2) Ich …
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Wie kann ich Modelle ohne Anpassung vergleichen?
Regression und maschinelles Lernen werden in den Naturwissenschaften verwendet, um Hypothesen zu testen, Parameter zu schätzen und Vorhersagen zu treffen, indem Modelle an Daten angepasst werden. Wenn ich jedoch ein A-priori- Modell habe, möchte ich keine Anpassung vornehmen - zum Beispiel ein Modell eines deterministischen physikalischen Systems, das aus ersten …
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Wenn ich einen Vektor von
Mein letztendliches Ziel ist es, einen Vektor der Größe von korrelierten Bernoulli-Zufallsvariablen erzeugen zu können . Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, den Gaußschen Coupla-Ansatz zu verwenden. Der Gaußsche Coupla-Ansatz lässt mich jedoch nur mit einem Vektor zurück:N.N.N ( p1, … , P.N.) ∈ [ 0 , 1 ]N.(p1,…,pN.)∈[0,1]]N. …
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"Unerwartete" Erwartung
Kann einer unserer Monte-Carlo-Experten die "unerwartete" Erwartung am Ende dieser Antwort erklären ? Ex-post- Zusammenfassung der anderen Frage / Antwort: Wenn IID-Zufallsvariablen sind und die Erwartungen existieren, zeigt ein einfaches Symmetrieargument , dass , aber ein Monte-Carlo-Experiment mit scheint diesem Satz zu widersprechen.X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_nE[Xi/X¯]E[Xi/X¯]\mathrm{E}[X_i/\bar{X}]E[Xi/X¯]=1E[Xi/X¯]=1\mathrm{E}[X_i/\bar{X}]=1Xi∼N(0,1)Xi∼N(0,1)X_i\sim\mathrm{N}(0,1) x <- matrix(rnorm(10^6), nrow = 10^5) mean(x[,2]/rowMeans(x)) …
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Einrichten eines Simulationsalgorithmus zur Überprüfung der Kalibrierung der Bayes'schen posterioren Wahrscheinlichkeiten
Herauszufinden, wie man etwas simuliert, ist oft der beste Weg, um die zugrunde liegenden Prinzipien zu verstehen. Ich weiß nicht genau, wie ich Folgendes simulieren soll. Angenommen, und hat eine vorherige Verteilung, die . Basierend auf einer Stichprobe von Beobachtungen abgekürzt mit nur , möchte ich einem Nicht-Bayesianer zeigen, dass …
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