Perguntas com a marcação «simulation»

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências …

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 

Estou trabalhando em uma tarefa de Planejamento de capacidade e li alguns livros. Isto é especificamente sobre distribuições. Eu uso R. Qual é a abordagem recomendada para identificar qual é a minha distribuição de dados? Existem métodos estatísticos para identificá-lo? Eu tenho esse diagrama. Quais são as abordagens de simulação …

9 distributions  simulation 

O @whuber demonstrou como simular resultados multivariados ( , e ) por um ponto no tempo.y 2y1 1y1y_1y2y2y_2y3y3y_3 Como sabemos, dados longitudinais geralmente ocorrem em estudos médicos. Minha pergunta é como simular resultados multivariados de medidas repetidas em R? Por exemplo, medimos repetidamente , e em 5 pontos no tempo …

9 r  repeated-measures  simulation 

Desejo simular a partir de uma densidade normal (digamos, média = 1, dp = 1), mas quero apenas valores positivos. Uma maneira é simular a partir do normal e pegar o valor absoluto. Penso nisso como um normal dobrado. Vejo em R que existem funções para geração de variáveis ​​aleatórias …

9 normal-distribution  simulation  truncation 

Eu gostaria de realizar uma análise multivariada em nível individual em pequenos níveis de agregação geográfica (distritos de coleta de censo da Austrália). Claramente, o censo não está disponível nesses pequenos níveis de agregação por razões de privacidade, por isso estou investigando outras alternativas. Quase todas as variáveis ​​de interesse …

9 distributions  sampling  simulation  spatial  census 

Estou tentando entender como usar o teorema de Bayes para calcular um posterior, mas estou ficando preso à abordagem computacional, por exemplo, no seguinte caso, não está claro para mim como tirar o produto do anterior e da probabilidade e calcular o posterior: Neste exemplo, estou interessado em calcular a …

9 bayesian  simulation  computational-statistics 

Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: 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 

Quero simular uma amostra de uma distribuição normal de mistura, de modo que 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) é restrito ao intervalo vez de . Isso significa que eu quero simular uma mistura truncada de distribuições normais.R[ 0 …

9 simulation  random-generation  cdf  mixture  gaussian-mixture 

Eu gostaria de gerar dados aleatórios a partir de uma distribuição normal restrita usando R. Por exemplo, eu posso querer simular uma variável de uma distribuição normal com mean=3, sd= 2e quaisquer valores maiores que 5 são reamostrados da mesma distribuição normal. Assim, para a função geral, eu poderia fazer …

9 r  normal-distribution  simulation  truncation 

Regressão e aprendizado de máquina são usados ​​nas ciências naturais para testar hipóteses, estimar parâmetros e fazer previsões ajustando modelos aos dados. No entanto, quando tenho um modelo a priori , não quero fazer nenhum ajuste - por exemplo, um modelo de um sistema físico determinístico calculado a partir dos …

8 modeling  simulation  goodness-of-fit  model-comparison 

Meu objetivo final é ser capaz de gerar um vetor de tamanho de variáveis ​​aleatórias correlacionadas de Bernoulli. Uma maneira de fazer isso é usar a abordagem Gaussian Coupla. No entanto, a abordagem Gaussian Coupla apenas me deixa com um vetor:NNN ( p1, … , PN) ∈ [ 0 , …

8 correlation  mathematical-statistics  simulation  copula 

Algum de nossos especialistas em Monte Carlo pode explicar a expectativa "inesperada" ao final desta resposta ? Resumo ex post facto da outra pergunta / resposta: se são variáveis ​​aleatórias do IID e as expectativas existem, então um argumento simples de simetria mostra que , mas um experimento de Monte …

8 probability  simulation  expected-value  monte-carlo 

Descobrir como simular algo geralmente é a melhor maneira de entender os princípios subjacentes. Estou um pouco sem saber exatamente como simular o seguinte. Suponha que e tenham uma distribuição anterior que seja . Com base em uma amostra de observações abreviadas por apenas , estou interessado em mostrar a …

8 bayesian  simulation  posterior 

Pela primeira vez (desculpe imprecisões / erros) , observei os processos gaussianos e, mais especificamente, assisti a este vídeo de Nando de Freitas . As notas estão disponíveis online aqui . Em algum momento, ele extrai 101010 amostras aleatórias de um normal multivariado gerado pela construção de uma matriz de …

8 machine-learning  simulation  stochastic-processes  gaussian-process 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning