Perguntas com a marcação «monte-carlo»

Eu tenho tentado entender os diferentes problemas em ambientes frequentistas onde o MCMC é usado. Eu sei que o MCMC (ou Monte Carlo) é usado para ajustar GLMMs e talvez em algoritmos Monte Carlo EM. Existem problemas mais freqüentes em que o MCMC é usado?

8 mcmc  monte-carlo  expectation-maximization  metropolis-hastings  frequentist 

Estou tentando implementar o HMC com uma matriz de massa não diagonal, mas estou sendo enganado por algumas das terminologias. De acordo com a revisão do BDA3 e Neal, o termo energia cinética (que eu acho que é sempre usado devido à conveniência) é K( p ) = pTM- 1p2.K(p)=pTM-1p2. …

8 bayesian  mcmc  monte-carlo 

Na cadeia de Monte Carlo, Metropolis-Hastings Markov, a distribuição da proposta pode ser qualquer coisa, incluindo o gaussiano (de acordo com a Wikipedia). P: Qual é a motivação para usar algo diferente de gaussiano? O trabalho gaussiano, é fácil de avaliar, é rápido e todo mundo entende. Por que eu …

8 sampling  mcmc  monte-carlo  metropolis-hastings 

Eu gostaria de gerar um processo de Monte Carlo para encher uma urna com N bolas de cores I, C [i]. Cada cor C [i] possui um número mínimo e máximo de bolas que devem ser colocadas na urna. Por exemplo, estou tentando colocar 100 bolas na urna e posso …

8 sampling  monte-carlo  random-generation  uniform 

Eu estava lendo esta pergunta e pensei em simular a quantidade necessária. O problema é o seguinte: Se e são normais normais, o que é ? Então, eu quero simular . (para um valor escolhido de )B E ( A 2 | A + B ) E ( A 2 …

8 r  simulation  monte-carlo  conditional-expectation 

O espírito dessa pergunta vem do "Monte Carlo comum", também conhecido como "bom e velho Monte Carlo" Suponha que eu tenha uma variável aleatória , comμ : = E [ X ]XXX μ:=E[X]σ2:=Var[X]μ:=E[X]σ2:=Var[X]\mu := E[X]\\ \sigma^2:=Var[X] Ambos são valores desconhecidos, porque a função de distribuição de probabilidade de é desconhecida …

8 probability  monte-carlo  computational-statistics 

Há um tempo atrás, fiz uma pergunta sobre a correlação dos tempos entre os carimbos de data e hora e recebi uma resposta de Peter Ellis que dizia que eu podia calcular as distâncias médias entre os códigos ... Isso já lhe dará uma noção de quais comportamentos estão agrupados, …

8 bootstrap  monte-carlo  resampling  quasi-monte-carlo 

Estou tentando gerar conjuntos de variáveis ​​aleatórias causalmente conectadas e comecei a fazer isso com uma abordagem de monte carlo. A linha de base é um histograma medido bidimensional a partir do qual eu desenho valores aleatórios. Nos meus exemplos concretos destas variáveis são a aceleração e velocidade - então …

8 monte-carlo  random-generation 

Um modelo "de última geração" para a distribuição de gols marcados em uma partida de futebol é o de Dixon e Robinson (1998) "Um modelo de processo de nascimento para partidas de futebol de associação", responsável por dois fenômenos principais: 1) Mais gols são marcados no final dos jogos do …

8 monte-carlo  poisson-process 

Problema relacionado à simulação de semi-informática aqui. Eu tenho uma distribuição onde P (x) = ( eb- 1 ) eb ( n - x )eb n + b- 1(eb−1)eb(n−x)ebn+b−1\frac{(e^b-1) e^{b (n-x)}}{e^{b n+b}-1} para algumas constantes b e n, e x é um número inteiro tal que 0 ≤ x ≤ …

8 sampling  simulation  monte-carlo 

Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Eu estive analisando uma pergunta de aumento de dados do MCMC; a forma geral da pergunta é a seguinte: Suponha que os dados coletados em um processo sugiram e um anterior para o parâmetro rate seja sugerido como . Os dados são registrados e apresentados de uma forma típica (ou …

8 self-study  mcmc  monte-carlo  data-augmentation 

Seja uma função não negativa. Eu estou interessada em encontrar , tal que A ressalva : tudo o que posso fazer é provar em pontos em . Posso, no entanto, escolher os locais onde eu amostra aleatoriamente, se eu assim o desejarem. z ∈ [ 0 , 1 ] ∫ …

8 sampling  monte-carlo  quantiles  quasi-monte-carlo 

Atualmente, estou usando uma amostragem Latin Hypercube (LHS) para gerar números aleatórios uniformes bem espaçados para procedimentos de Monte Carlo. Embora a redução de variância que eu obtenho do LHS seja excelente para 1 dimensão, ela não parece ser eficaz em 2 ou mais dimensões. Vendo como o LHS é …

8 sampling  monte-carlo  latin-square  latin-hypercube 

Estou estimando 15 parâmetros do meu modelo usando uma abordagem bayesiana e um método de Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Meus dados após a execução de uma cadeia MCMC de 100000 amostras são, portanto, uma tabela 100000 × 15 de valores de parâmetros. Quero encontrar regiões de maior densidade de …

8 bayesian  mcmc  monte-carlo  credible-interval  highest-density-region