monte-carlo पर टैग किए गए जवाब

मान लें कि मेरे पास एक फ़ंक्शन g(x)g(x)g(x) जिसे मैं को एकीकृत करना चाहता हूं निश्चित रूप से समापन बिंदु पर शून्य पर जाता है, कोई ब्लोअप, अच्छा कार्य नहीं करता है। एक तरीका जिससे मैं नमूनों की सूची को वितरण आनुपातिक से उत्पन्न करने के लिए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथ्म का …

16 simulation  monte-carlo  metropolis-hastings  numerical-integration 

दो सहसंबद्ध यादृच्छिक चर के नमूने के लिए कुछ तकनीकें क्या हैं: यदि उनकी संभाव्यता वितरण को मानकीकृत किया जाता है (जैसे, लॉग-सामान्य) यदि उनके पास गैर-पैरामीट्रिक वितरण है। डेटा दो समय श्रृंखला है जिसके लिए हम गैर-शून्य सहसंबंध गुणांक की गणना कर सकते हैं। हम भविष्य में इन आंकड़ों …

16 correlation  sampling  monte-carlo  stochastic-processes  copula 

कम्प्यूटेशनल आंकड़ों में यादृच्छिक संख्या जनरेटर (RNG) कैसे और क्यों महत्वपूर्ण हैं? मैं समझता हूं कि किसी भी परिकल्पना की ओर पूर्वाग्रह से बचने के लिए कई सांख्यिकीय परीक्षणों के लिए नमूने चुनते समय यादृच्छिकता महत्वपूर्ण है, लेकिन क्या कम्प्यूटेशनल आंकड़ों के अन्य क्षेत्र हैं जहां यादृच्छिक संख्या जनरेटर महत्वपूर्ण …

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

मैं एसएएस का उपयोग करके मार्कोव श्रृंखलाओं को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैं समझता हूं कि एक मार्कोव प्रक्रिया वह है जहां भविष्य की स्थिति केवल वर्तमान स्थिति पर निर्भर करती है, न कि पिछली स्थिति पर और एक संक्रमण मैट्रिक्स है जो एक राज्य से दूसरे राज्य …

15 probability  simulation  mcmc  monte-carlo  markov-process 

मैं वर्तमान में एक ऐसी परियोजना पर काम कर रहा हूं, जहां मैं कम विसंगति / अर्ध-यादृच्छिक बिंदु सेटों , जैसे कि हॉल्टन और सोबोल बिंदु सेटों का उपयोग करके यादृच्छिक मान उत्पन्न करता हूं । ये अनिवार्य रूप से -डायमेंशनल वैक्टर हैं जो डी -डायमेंशनल यूनिफॉर्म (0,1) वैरिएबल की …

14 hypothesis-testing  monte-carlo  random-generation  randomness 

मैं एक शौक के रूप में आर में मोंटे कार्लो करना शुरू कर दिया, लेकिन अंततः एक वित्तीय विश्लेषक ने मतलाब में प्रवास करने की सलाह दी। मैं एक अनुभवी सॉफ्टवेयर डेवलपर हूं। लेकिन एक मोंटे कार्लो शुरुआत। मैं संवेदनशीलता विश्लेषण के साथ स्थिर मॉडल का निर्माण करना चाहता हूं, …

14 r  matlab  monte-carlo 

मैं वर्तमान में पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप से संबंधित कुछ चीजों के बारे में अपना सिर प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। ज्यादातर चीजें शायद तुच्छ हैं, लेकिन मुझे अभी भी लगता है कि मैं कुछ याद कर सकता हूं। मान लीजिए कि मैं पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा …

14 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

मैं पिछले एक साल से काफी बारीकी से महत्व के नमूने पर काम कर रहा हूं और कुछ खुले हुए सवाल हैं जिनके साथ मुझे कुछ मदद मिलने की उम्मीद थी। महत्व के नमूने योजनाओं के साथ मेरा व्यावहारिक अनुभव यह रहा है कि वे कभी-कभी शानदार कम-भिन्नता और कम-पूर्वाग्रह …

13 monte-carlo  information-theory  importance-sampling 

निम्नलिखित समस्या मेंसा इंटरनेशनल फेसबुक पेज पर पोस्ट की गई है: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad पोस्ट को स्वयं 1000+ टिप्पणियाँ मिलीं, लेकिन मैं बहस के बारे में तब तक नहीं जाऊँगा, क्योंकि मुझे पता है कि यह बर्ट्रेंड का बॉक्स विरोधाभास है और इसका उत्तर । मुझे यहाँ क्या दिलचस्पी है कि एक …

12 r  probability  simulation  monte-carlo  paradox 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

नोट: यह प्रश्न एक रिपॉजिट है, क्योंकि मेरे पिछले प्रश्न को कानूनी कारणों से हटाना पड़ा था। आर में पैकेज lmeसे फ़ंक्शन के साथ एसएएस से PROC MIXED की तुलना करते समय nlme, मैंने कुछ अंतर भ्रामक मतभेदों पर ठोकर खाई। विशेष रूप से, विभिन्न परीक्षणों में स्वतंत्रता की डिग्री …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

एमसी सिमुलेशन का उपयोग करके मैं निम्नलिखित अभिन्न को कैसे अनुमानित करूं? ∫1- 1∫1- 1| x-y|डी एक्सd य∫−11∫−11|x−y|dxdy \int_{-1}^{1} \int_{-1}^{1} |x-y| \,\mathrm{d}x \,\mathrm{d}y धन्यवाद! संपादित करें (कुछ संदर्भ): मैं सीखने का प्रयास कर रहा हूं कि अनुकरण का उपयोग कैसे अभिन्न अंग से किया जाए, और जब मैं कुछ कठिनाइयों …

12 r  self-study  monte-carlo 

पृष्ठभूमि मैं एक मोंटे कार्लो सिमुलेशन डिजाइन कर रहा हूं जो मॉडलों की श्रृंखला के आउटपुट को जोड़ती है, और मैं यह सुनिश्चित करना चाहता हूं कि सिमुलेशन मुझे नकली परिणाम की संभावना और उस संभावना अनुमान की सटीकता के बारे में उचित दावे करने की अनुमति देगा। सिमुलेशन से …

12 confidence-interval  monte-carlo  standard-error  simulation 

मैं PyMC के लिए एक हाइब्रिड मोंटे कार्लो नमूना एल्गोरिथ्म डिजाइन कर रहा हूं, और मैं इसे संभव के रूप में उपद्रव मुक्त और सामान्य बनाने की कोशिश कर रहा हूं, इसलिए मैं एक एचएमसी एल्गोरिदम डिजाइन करने के लिए अच्छी सलाह की तलाश कर रहा हूं। मैंने रेडफोर्ड का …

12 bayesian  monte-carlo