monte-carlo पर टैग किए गए जवाब

एक बेतरतीब जंगल निर्णय पेड़ों का एक संग्रह है जो प्रत्येक पेड़ के निर्माण के लिए यादृच्छिक रूप से केवल कुछ विशेषताओं का चयन करता है (और कभी-कभी प्रशिक्षण डेटा को जीतना)। जाहिरा तौर पर वे अच्छी तरह से सीखते हैं और सामान्यीकरण करते हैं। क्या किसी ने निर्णय वृक्ष …

11 mcmc  monte-carlo  random-forest  cart 

मैं आमतौर पर डेटा के साथ सौदा करता हूं, जहां प्रत्येक व्यक्ति 2 या अधिक स्थितियों में से प्रत्येक में कई बार मापा जाता है। मैं हाल ही में मिश्रित प्रभावों के साथ खेल रहा हूं, स्थितियों के बीच अंतर के सबूतों का मूल्यांकन करने के लिए, individualएक यादृच्छिक प्रभाव …

11 confidence-interval  mixed-model  bootstrap  monte-carlo  simulation 

मेरे पास एक कोर्स के लिए निम्नलिखित प्रश्न हैं: मानक सामान्य बूटस्ट्रैप विश्वास अंतराल और बुनियादी बूटस्ट्रैप आत्मविश्वास अंतराल की कवरेज संभावनाओं का अनुमान लगाने के लिए एक मोंटे कार्लो अध्ययन का संचालन करें। एक सामान्य आबादी से नमूना और नमूना मतलब के लिए अनुभवजन्य कवरेज दरों की जाँच करें। …

11 r  confidence-interval  self-study  bootstrap  monte-carlo 

मैं प्रोजेक्ट ईयूलर 213 को हल करना चाहूंगा, लेकिन यह नहीं जानूंगा कि कहां से शुरू करें क्योंकि मैं सांख्यिकी के क्षेत्र में एक लेपर्सन हूं, ध्यान दें कि एक सटीक उत्तर की आवश्यकता है ताकि मोंटे कार्लो विधि काम न करे। क्या आप मुझे पढ़ने के लिए कुछ सांख्यिकी …

11 self-study  monte-carlo  markov-process 

कंप्यूटर ग्राफिक्स में एक अत्यंत सामान्य स्थिति यह है कि कुछ पिक्सेल का रंग कुछ वास्तविक-मूल्यवान फ़ंक्शन के अभिन्न के बराबर है। विश्लेषणात्मक रूप से हल करने के लिए अक्सर फ़ंक्शन बहुत जटिल होता है, इसलिए हम संख्यात्मक अनुमान के साथ छोड़ दिए जाते हैं। लेकिन फ़ंक्शन भी अक्सर गणना …

11 estimation  monte-carlo  function  quasi-monte-carlo 

जब समीकरणों का एक सेट विश्लेषणात्मक रूप से हल नहीं किया जा सकता है, तो हम एक ढाल डिसेंट एल्गोरिथ्म का उपयोग कर सकते हैं। लेकिन ऐसा लगता है कि मोंटे कार्लो सिमुलेशन की विधि भी है जिसका उपयोग उन समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है …

11 monte-carlo  gradient-descent 

मान लीजिए कि मैं एक निरंतर वितरण से नमूना लेना चाहता हूं p(x)p(x)p(x)। यदि मेरे पास फॉर्म में अभिव्यक्ति हैppp p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) च मैं पीai⩾0,∑iai=1ai⩾0,∑iai=1a_i \geqslant 0, \sum_i a_i= 1fifif_ippp एक लेबल की जाँच प्रायिकता साथ करताएक मैंiiiaiaia_i नमूनाकरणX∼fiX∼fiX \sim f_i यदि कभी-कभी ऋणात्मक हो तो क्या …

10 simulation  monte-carlo  mixture  accept-reject 

मैं वर्तमान में कई ODEs वाले मॉडल के लिए मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए एक बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग कर रहा हूं। जैसा कि मेरे पास अनुमान लगाने के लिए 15 पैरामीटर हैं, मेरा नमूना स्थान 15-आयामी है और मेरे द्वारा पोस्टीरियर डिस्ट्रीब्यूशन के लिए खोजे जाने पर कई …

10 bayesian  mcmc  monte-carlo  ergodic 

चलो आईआईडी यादृच्छिक एक से नमूना चर का एक अनुक्रम हो अल्फा स्थिर वितरण , मानकों के साथ । α = 1.5 ,X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 अब अनुक्रम , जहां , ।Y1,Y2,…,YnY1,Y2,…,YnY_1, Y_2, \ldots, Y_{n}Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Y_{j+1} = …

10 probability  self-study  monte-carlo  convergence  order-statistics 

मैं एक आकस्मिक तालिका में स्वतंत्रता का परीक्षण कर रहा हूं । मुझे नहीं पता कि जी-टेस्ट या पियर्सन की ची-स्क्वेर्ड टेस्ट बेहतर है या नहीं। नमूना आकार सैकड़ों में है, लेकिन कुछ कम सेल मायने रखता है। जैसा कि विकिपीडिया पृष्ठ पर कहा गया है कि पी -सन की …

10 chi-squared  p-value  monte-carlo  contingency-tables 

मेरा सवाल मोंटे कार्लो विश्लेषण पद्धति के लिए सिमुलेशन की आवश्यक संख्या के बारे में है। जहां तक ​​मुझे किसी भी अनुमत प्रतिशत त्रुटि लिए सिमुलेशन की आवश्यक संख्या दिखाई देती है (जैसे, 5) n = { 100 ⋅ z c ⋅ std ( x )EEEn={100⋅zc⋅std(x)E⋅mean(x)}2,n={100⋅zc⋅std(x)E⋅mean(x)}2, n = \left\{\frac{100 \cdot …

10 standard-deviation  monte-carlo  power-analysis 

मैं आंशिक रूप से सहसंबद्ध रिटर्न के साथ कई संपत्तियों के मूल्यांकन के लिए मोंटे कार्लो फ़ंक्शन पर काम कर रहा हूं। वर्तमान में, मैं सिर्फ rmvnorm()आर में फ़ंक्शन के लिए एक सहसंयोजक मैट्रिक्स उत्पन्न करता हूं और उत्पन्न करता हूं (यादृच्छिक मूल्यों को सहसंबद्ध बनाता है ।) हालांकि, किसी …

10 mcmc  monte-carlo  pdf 

मेरे कार्यक्रम में मुझे अपने स्वयं के आरएनजी के साथ प्रत्येक एन-थ्रेड को अलग-अलग चलाने की आवश्यकता है जो कि एक बड़े डेटासेट के नमूने के लिए उपयोग किया जाता है। मुझे इस पूरी प्रक्रिया को एक मान के साथ बीजने में सक्षम होने की आवश्यकता है ताकि मैं परिणामों …

10 python  monte-carlo  random-generation  numpy 

मार्कोव चेन मोंटे कार्लो मार्कोव श्रृंखलाओं पर आधारित एक विधि है जो हमें गैर-मानक वितरण से नमूने (एक मोंटे कार्लो सेटिंग में) प्राप्त करने की अनुमति देती है जिससे हम सीधे नमूने नहीं खींच सकते हैं। मेरा सवाल है कि मोंटे कार्लो नमूनाकरण के लिए मार्कोव श्रृंखला "अत्याधुनिक" क्यों है। …

10 sampling  mcmc  monte-carlo  markov-chain  stochastic-approximation 

यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …

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