Perguntas com a marcação «monte-carlo»

Usando números (pseudo-) aleatórios e a Lei dos Grandes Números para simular o comportamento aleatório de um sistema real.

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Integração Metropolis-Hastings - por que minha estratégia não está funcionando?
Suponha que eu tenho uma função g(x)g(x)g(x) que desejo integrar ∫∞−∞g(x)dx.∫−∞∞g(x)dx. \int_{-\infty}^\infty g(x) dx. Obviamente, assumindo que g(x)g(x)g(x) chega a zero nos pontos finais, sem explosões, boa função. Uma maneira com a qual estou brincando é usar o algoritmo Metropolis-Hastings para gerar uma lista de amostras x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \dots, x_n …

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Quais são alguns usos importantes da geração de números aleatórios em estatística computacional?
Como e por que os RNGs são importantes na estatística computacional? Entendo que a aleatoriedade é importante ao escolher amostras para muitos testes estatísticos, a fim de evitar distorções em relação a qualquer hipótese, mas existem outras áreas da estatística computacional em que os geradores de números aleatórios são importantes?

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Qual é a intuição por trás de amostras intercambiáveis ​​sob a hipótese nula?
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …
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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Quais são algumas técnicas para amostrar duas variáveis ​​aleatórias correlacionadas?
Quais são algumas técnicas para amostrar duas variáveis ​​aleatórias correlacionadas: se suas distribuições de probabilidade são parametrizadas (por exemplo, log-normal) se eles tiverem distribuições não paramétricas. Os dados são duas séries temporais para as quais podemos calcular coeficientes de correlação diferentes de zero. Desejamos simular esses dados no futuro, assumindo …

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Scrambling e correlação em sequências de baixa discrepância (Halton / Sobol)
Atualmente, estou trabalhando em um projeto no qual gere valores aleatórios usando conjuntos de pontos com baixa discrepância / quase aleatória , como conjuntos de pontos Halton e Sobol. Estes são vetores essencialmente dimensionais que imitam variáveis ​​uniformes dimensionais (0,1), mas têm uma propagação melhor. Em teoria, eles devem ajudar …


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Por que usar o bootstrap paramétrico?
Atualmente, estou tentando entender algumas coisas relacionadas à inicialização paramétrica. A maioria das coisas provavelmente é trivial, mas ainda acho que perdi alguma coisa. Suponha que eu queira obter intervalos de confiança para dados usando um procedimento de inicialização paramétrica. Então, eu tenho essa amostra e presumo que ela é …



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Como executar a imputação de valores em um número muito grande de pontos de dados?
Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …
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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Integrais aproximados usando simulação de Monte Carlo em R
Como aproximar a seguinte integral usando a simulação MC? ∫1−1∫1−1|x−y|dxdy∫−11∫−11|x−y|dxdy \int_{-1}^{1} \int_{-1}^{1} |x-y| \,\mathrm{d}x \,\mathrm{d}y Obrigado! Editar (em algum contexto): estou tentando aprender como usar a simulação para aproximar integrais e estou praticando alguma prática quando me deparei com algumas dificuldades. Edit 2 + 3 : De alguma forma, fiquei …



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