Perguntas com a marcação «simulation»

Uma vasta área que inclui gerar resultados a partir de modelos de computador.


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Por que é necessário colher amostras da distribuição posterior, se já sabemos a distribuição posterior?
Meu entendimento é que, ao usar uma abordagem bayesiana para estimar valores de parâmetros: A distribuição posterior é a combinação da distribuição anterior e da distribuição de probabilidade. Simulamos isso gerando uma amostra da distribuição posterior (por exemplo, usando um algoritmo Metropolis-Hasting para gerar valores, e os aceitamos se estiverem …


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GLM binomial negativo vs. transformação de log para dados de contagem: maior taxa de erro do tipo I
Alguns de vocês podem ter lido este belo artigo: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Não transforme dados de contagem de transformações. Métodos em Ecologia e Evolução 1: 118–122. Klick . No meu campo de pesquisa (ecotoxicologia), estamos lidando com experimentos mal replicados e os GLMs não são amplamente utilizados. Então, …


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simulando amostras aleatórias com um determinado MLE
Essa pergunta de validação cruzada que pergunta sobre simular uma amostra condicional a uma soma fixa me lembrava de um problema que George Casella me colocou . f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta)(X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n)θθ\thetaθ(X1,...,Xn) θ (X1,...,Xn)θ^(x1,…,xn)=argmin∑i=1nlogf(xi|θ)θ^(x1,…,xn)=arg⁡min∑i=1nlog⁡f(xi|θ)\hat{\theta}(x_1,\ldots,x_n)=\arg\min \sum_{i=1}^n \log f(x_i|\theta)θθ\theta(X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n)θ^(X1,…,Xn)θ^(X1,…,Xn)\hat{\theta}(X_1,\ldots,X_n) Por exemplo, considere uma distribuição , com o parâmetro de localização , cuja densidade é Se como …


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Independência de resíduos em um experimento / simulação em computador?
Realizei uma avaliação baseada em computador de diferentes métodos de ajuste de um tipo específico de modelo usado nas ciências paleo. Eu tinha um conjunto de treinamento amplo e, por isso, aleatoriamente (amostragem aleatória estratificada), anotei um conjunto de testes. Ajustei métodos diferentes às amostras do conjunto de treinamento e, …


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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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O que seria um exemplo de um modelo realmente simples com uma probabilidade intratável?
A computação bayesiana aproximada é uma técnica muito interessante para ajustar basicamente qualquer modelo estocástico, destinado a modelos em que a probabilidade é intratável (por exemplo, você pode fazer uma amostra do modelo se fixar os parâmetros, mas não puder calcular numericamente, algoritmicamente ou analiticamente ). Ao introduzir a computação …

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Como simular a partir de uma cópula gaussiana?
Suponha que eu tenha duas distribuições marginais univariadas, digamos e , das quais eu possa simular. Agora, construa sua distribuição conjunta usando uma cópula gaussiana , denominada . Todos os parâmetros são conhecidos.FFFGGGC(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) Existe um método não MCMC para simular a partir desta cópula?


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Vantagens do Box-Muller sobre o método CDF inverso para simular a distribuição normal?
Para simular uma distribuição normal a partir de um conjunto de variáveis ​​uniformes, existem várias técnicas: O algoritmo de Box-Muller , no qual se amostram duas variáveis ​​uniformes independentes em e as transforma em duas distribuições normais padrão independentes via: Z 0 = √(0,1)(0,1)(0,1)Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = …

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Simulação de desenhos de uma distribuição uniforme usando desenhos de uma distribuição normal
Recentemente, comprei um recurso de entrevista em ciência de dados no qual uma das perguntas de probabilidade era a seguinte: Dados os desenhos de uma distribuição normal com parâmetros conhecidos, como você pode simular os desenhos de uma distribuição uniforme? Meu processo de pensamento original era que, para uma variável …

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