Perguntas com a marcação «simulation»

Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse erro externo …

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 

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …

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 

Eu não sou um estatístico. Então, por favor, tenha paciência com os meus erros. Você poderia explicar de uma maneira simples como a simulação é feita? Eu sei que ele pega algumas amostras aleatórias de uma distribuição normal e usa para simular. Mas, não entenda claramente.

10 simulation 

Me deparei com o seguinte problema de simulação: dado um conjunto de números reais conhecidos, uma distribuição em é definida por onde indica a parte positiva de . Embora eu possa pensar em um amostrador Metropolis-Hastings visando essa distribuição, pergunto-me se existe um amostrador direto eficiente, aproveitando o grande número …

9 simulation  algorithms  random-generation  computational-statistics  metropolis-hastings 

Eu estava tentando responder à pergunta Avaliar integral com Importância método de amostragem em R . Basicamente, o usuário precisa calcular ∫π0 0f( x ) dx = ∫π0 01 1porque( 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 usando a distribuição exponencial como a distribuição de importância q( x ) = λ exp - λ …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

Estou tentando simular um conjunto de dados que corresponda aos dados empíricos que tenho, mas não tenho certeza de como estimar os erros nos dados originais. Os dados empíricos incluem heterocedasticidade, mas não estou interessado em transformá-los, mas sim usando um modelo linear com um termo de erro para reproduzir …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

Suponha que desejemos calcular alguma expectativa: EYEX| Y[ f( X, Y) ]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Suponha que queremos aproximar isso usando a simulação de Monte Carlo. EYEX| Y[ f( X, Y) ] ≈ 1R S∑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) Mas suponhamos que é caro para extrair amostras …

9 optimization  conditional-probability  simulation  expected-value  monte-carlo 

Alguém pode me dizer como simular , onde , usando um sorteio (quantas vezes você precisar) com ?Bernoulli(ab)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right)a,b∈Na,b∈Na,b\in \mathbb{N}P(H)=pP(H)=pP(H)=p Eu estava pensando em usar amostras de rejeição, mas não consegui identificá-las.

9 probability  simulation  bernoulli-distribution  rejection-sampling 

O seguinte modelo logístico multinível com uma variável explicativa no nível 1 (nível individual) e uma variável explicativa no nível 2 (nível do grupo): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j … ( 2 ) π 1 j = γ 10 + …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

A versão curta fora do contexto Seja uma variável aleatória com CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} Digamos que eu queira simular …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

Recebi de outros posts que não se pode atribuir 'importância' ou 'significância' às variáveis ​​preditoras que entram em um modelo de laço, porque calcular os valores p ou os desvios-padrão dessas variáveis ​​ainda é um trabalho em andamento. Sob esse raciocínio, é correto afirmar que não se pode dizer que …

9 statistical-significance  bootstrap  simulation  lasso  regression-strategies 

Os resultados assintóticos não podem ser comprovados por simulação em computador, porque são afirmações que envolvem o conceito de infinito. Mas devemos ter a sensação de que as coisas realmente marcham da maneira que a teoria nos diz. Considere o resultado teórico limn → ∞P( | Xn| >ϵ)=0,ε > 0limn→∞P(|Xn|>ϵ)=0,ϵ>0\lim_{n\rightarrow\infty}P(|X_n|>\epsilon) …

9 mathematical-statistics  simulation  convergence  asymptotics 

Quero avaliar a precisão dos testes de normalidade em diferentes tamanhos de amostra em R (percebo que os testes de normalidade podem ser enganosos ). Por exemplo, para examinar o teste de Shapiro-Wilk, estou realizando a seguinte simulação (bem como plotando os resultados) e esperaria que, à medida que o …

9 r  simulation  power-analysis  normality-assumption 

Estou interessado em encontrar um procedimento para simular dados que sejam consistentes com um modelo de mediação especificado. De acordo com a estrutura geral do modelo de equações estruturais lineares para testar modelos de mediação, primeiro descritos por Barron e Kenny (1986) e descritos em outros lugares como Judd, Yzerbyt …

9 r  regression  simulation  random-generation  mediation 

Eu estava tentando criar alguns dados de teste para regressão logística e encontrei este post Como simular dados artificiais para regressão logística? É uma boa resposta, mas cria apenas variáveis ​​contínuas. Que tal uma variável categórica x3 com 5 níveis (ABCDE) associada a y para o mesmo exemplo que no …

9 r  logistic  simulation