Menggunakan (pseudo-) angka acak dan Hukum Angka Besar untuk mensimulasikan perilaku acak sistem nyata.
Saya mencari cara untuk menghasilkan angka acak yang tampaknya terdistribusi seragam - dan setiap tes akan menunjukkan mereka seragam - kecuali bahwa mereka lebih merata daripada data seragam sejati . Masalah yang saya miliki dengan tebusan seragam yang "benar" adalah bahwa mereka kadang-kadang...
Saya tertarik untuk menentukan jumlah pola signifikan yang keluar dari Analisis Komponen Utama (PCA) atau Analisis Fungsi Orthogonal Empiris (EOF). Saya khususnya tertarik menerapkan metode ini pada data iklim. Bidang data adalah matriks MxN dengan M sebagai dimensi waktu (misalnya hari) dan N...
Saya ingin tahu apakah seseorang mengetahui aturan umum mengenai jumlah sampel bootstrap yang harus digunakan, berdasarkan karakteristik data (jumlah pengamatan, dll.) Dan / atau variabel yang
Saya telah mencoba mempelajari metode MCMC dan telah menemukan Metropolis Hastings, Gibbs, Importance, dan Rejection sampling. Sementara beberapa perbedaan ini jelas, yaitu, bagaimana Gibbs adalah kasus khusus dari Metropolis Hastings ketika kita memiliki persyaratan penuh, yang lain kurang jelas,...
Saya telah melihat simulasi Monte Carlo baru-baru ini, dan telah menggunakannya untuk memperkirakan konstanta seperti (lingkaran di dalam persegi panjang, area proporsional).ππ\pi Namun, saya tidak dapat memikirkan metode yang sesuai untuk memperkirakan nilai [angka Euler] menggunakan integrasi...
Apakah ada metode simulasi yang bukan Monte Carlo? Semua metode simulasi melibatkan penggantian angka acak ke dalam fungsi untuk menemukan rentang nilai untuk fungsi tersebut. Jadi, apakah semua metode simulasi pada dasarnya adalah metode Monte
Bagaimana saya dapat secara manual menghasilkan nomor acak dari distribusi yang diberikan, seperti misalnya, 10 realisasi dari distribusi normal
Saya mencoba mempelajari berbagai metode validasi silang, terutama dengan maksud untuk diterapkan pada teknik analisis multivariat yang diawasi. Dua yang saya temui adalah teknik validasi silang K-fold dan Monte Carlo. Saya telah membaca bahwa K-fold adalah variasi pada Monte Carlo tetapi saya...
ketika mengintegrasikan fungsi atau dalam simulasi yang kompleks, saya telah melihat metode Monte Carlo banyak digunakan. Saya bertanya pada diri sendiri mengapa orang tidak menghasilkan kisi poin untuk mengintegrasikan fungsi alih-alih menggambar titik acak. Bukankah itu membawa hasil yang lebih...
Saya mencoba belajar penguatan dan topik ini benar-benar membingungkan saya. Saya telah mengambil pengantar statistik, tetapi saya tidak bisa memahami topik ini secara
Setelah melakukan analisis komponen utama (PCA), saya ingin memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA (yaitu menemukan koordinatnya dalam sistem koordinat PCA). Saya telah menghitung PCA dalam bahasa R menggunakan prcomp. Sekarang saya harus bisa mengalikan vektor saya dengan matriks rotasi PCA....
Berdasarkan sedikit pengetahuan yang saya miliki tentang metode MCMC (Markov chain Monte Carlo), saya mengerti bahwa pengambilan sampel adalah bagian penting dari teknik yang disebutkan di atas. Metode pengambilan sampel yang paling umum digunakan adalah Hamiltonian dan Metropolis. Apakah ada cara...
Jika f1, ... , fkf1,…,fkf_1,\ldots,f_k kepadatan diketahui dari mana saya dapat mensimulasikan, yaitu, yang algoritma tersedia. dan jika produk ∏i = 1kfsaya( x )αsayaα1, ... , αk> 0∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0\prod_{i=1}^k f_i(x)^{\alpha_i}\qquad \alpha_1,\ldots,\alpha_k>0 dapat diintegrasikan,...
Saya mencoba menerapkan MCMC pada suatu masalah, tetapi prior saya (dalam kasus saya mereka adalah )) dibatasi pada suatu area? Dapatkah saya menggunakan MCMC normal dan mengabaikan sampel yang berada di luar zona terbatas (yang dalam kasus saya [0,1] ^ 2), yaitu menggunakan kembali fungsi transisi...
Pemahaman saya tentang algoritma adalah sebagai berikut: No U-Turn Sampler (NUTS) adalah Metode Monte Carlo Hamilton. Ini berarti bahwa itu bukan metode Rantai Markov dan dengan demikian, algoritma ini menghindari bagian berjalan acak, yang sering dianggap tidak efisien dan lambat untuk...
Saya ingin menghasilkan sampel dari wilayah biru yang didefinisikan di sini: Solusi naif adalah menggunakan sampel penolakan di unit square, tetapi ini hanya memberikan efisiensi (~ 21,4%).1−π/41−π/41-\pi/4 Apakah ada cara agar saya dapat mencicipi lebih efisien?
Apa sajakah teknik untuk mengambil sampel dua variabel acak berkorelasi: jika distribusi probabilitasnya parameter (mis., log-normal) jika mereka memiliki distribusi non-parametrik. Data adalah dua deret waktu yang dapat digunakan untuk menghitung koefisien korelasi non-nol. Kami ingin...
Asumsikan saya memiliki fungsi g(x)g(x)g(x) yang ingin saya integrasikan ∫∞−∞g(x)dx.∫−∞∞g(x)dx. \int_{-\infty}^\infty g(x) dx. Tentu saja dengan asumsi g(x)g(x)g(x) menjadi nol pada titik akhir, tidak ada semburan, fungsi yang bagus. Salah satu cara yang saya telah mengutak-atik adalah dengan...
Saya mencoba memahami rantai Markov menggunakan SAS. Saya mengerti bahwa proses Markov adalah satu di mana keadaan di masa depan hanya bergantung pada keadaan saat ini dan bukan pada keadaan masa lalu dan ada matriks transisi yang menangkap probabilitas transisi dari satu keadaan ke keadaan...
Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan...