random-generation पर टैग किए गए जवाब

सिमुलेशन अध्ययन के लिए मुझे यादृच्छिक चर उत्पन्न करना होगा जो मौजूदा चर लिए पूर्वनिर्मित (जनसंख्या) सहसंबंध दिखाते हैं ।YYY मैंने Rपैकेजों पर ध्यान दिया copulaऔर CDVineजो एक दी गई निर्भरता संरचना के साथ यादृच्छिक बहुभिन्नरूपी वितरण का उत्पादन कर सकते हैं। हालाँकि, किसी मौजूदा चर के परिणामस्वरूप चर को …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

मैं सोच रहा हूं कि 3-डी यूनिट क्षेत्र की सतह पर समान रूप से वितरित अंक कैसे उत्पन्न करें? उन बिंदुओं को उत्पन्न करने के बाद, कल्पना करने और जांचने का सबसे अच्छा तरीका क्या है कि क्या वे वास्तव में सतह ?x2+y2+z2=1x2+y2+z2=1x^2+y^2+z^2=1

68 random-generation 

यह एक प्रश्न है जो मैंने ग्लासडोर पर पाया है : कोई एक सिक्के का उपयोग करके समान संभावना के साथ 7 पूर्णांक कैसे उत्पन्न करता है जिसमें एक ?Pr(Head)=p∈(0,1)Pr(Head)=p∈(0,1)\mathbb{Pr}(\text{Head}) = p\in(0,1) मूल रूप से, आपके पास एक सिक्का है जो उचित हो सकता है या नहीं हो सकता है, …

58 probability  binomial  random-generation 

यह प्रश्न मेटा-विश्लेषण पर मेरे प्रश्न से प्रेरित है । लेकिन मुझे लगता है कि यह उन संदर्भों को पढ़ाने में भी उपयोगी होगा जहां आप एक डेटासेट बनाना चाहते हैं जो मौजूदा प्रकाशित डेटासेट को ठीक तरह से दर्पण करता है। मुझे पता है कि किसी वितरण से यादृच्छिक …

56 r  dataset  simulation  random-generation 

मुझे खेद है कि अगर यह थोड़ा बहुत बुनियादी लगता है, लेकिन मुझे लगता है कि मैं यहाँ समझ की पुष्टि करने के लिए देख रहा हूँ। मुझे लगता है कि मुझे दो चरणों में ऐसा करना होगा, और मैंने सहसंबंध मैट्रीक को उकसाने की कोशिश की है, लेकिन यह …

53 probability  correlation  conditional-probability  random-generation 

मैं यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करने का एक तरीका खोज रहा हूं जो समान रूप से वितरित दिखाई दे - और हर परीक्षण उन्हें वर्दी दिखाएगा - सिवाय इसके कि वे सच्चे समान डेटा की तुलना में समान रूप से वितरित किए जाते हैं । मुझे "सच" वर्दी रैंडम के साथ …

43 distributions  random-generation  uniform  quasi-monte-carlo 

मैं सकारात्‍मक रूप से सकारात्‍मक-साम्‍प्रदायिक (पीएसडी) सहसंबंध वाले मैट्रिसेस पैदा करने में सक्षम होना चाहूंगा। मेरी विधि नाटकीय रूप से धीमी हो जाती है क्योंकि मैं उत्पन्न होने वाले मैट्रिस के आकार को बढ़ाता हूं। क्या आप कोई कुशल उपाय सुझा सकते हैं? यदि आप मतलाब में किसी भी उदाहरण …

38 random-generation  correlation-matrix 

इस सवाल का पहले से ही यहाँ एक जवाब है: एक यादृच्छिक संख्या जनरेटर में वास्तव में एक बीज क्या है? 3 जवाब मुझे लगता है कि एक set.seed()छद्म यादृच्छिक संख्या पीढ़ी के लिए आर में उपयोग करता है। मुझे यह भी एहसास है कि उसी नंबर का उपयोग करने …

37 r  random-generation 

मैं 8 यादृच्छिक बिट्स (या तो 0 या 1) उत्पन्न कर रहा हूं और उन्हें 8-बिट संख्या बनाने के लिए एक साथ मिला रहा हूं। एक साधारण अजगर सिमुलेशन असतत सेट पर एक समान वितरण देता है [0, 255]। मैं यह बताने की कोशिश कर रहा हूं कि मेरे दिमाग …

35 binomial  random-generation  uniform 

मैं मोंटे कार्लो सिमुलेशन में हाल ही में देख गया है, और अनुमानित स्थिरांक के लिए यह इस तरह के रूप उपयोग किया गया है (एक आयत, आनुपातिक क्षेत्र के अंदर वृत्त)।ππ\pi हालांकि, मैं मोंटे कार्लो एकीकरण का उपयोग करते हुए [यूलर की संख्या] के मूल्य का अनुमान लगाने की …

35 simulation  monte-carlo  algorithms  random-generation  numerical-integration 

मान लीजिए आप अनुक्रम का निरीक्षण करते हैं: 7, 9, 0, 5, 5, 5, 5, 4, 8, 0, 6, 9, 5, 3, 8, 7, 8, 5, 4, 0, 6, 4, 5, 3, 3, 3, 7, 5, 9, 8, 1, 8, 6, 2, 8, 4, 6, 4, 1, 9, 9, 0, …

33 random-generation  randomness 

मुझे एक अजीब सवाल मिला जब मैं कुछ उत्तल अनुकूलन का प्रयोग कर रहा था। प्रश्न है: मान लें कि मैं अनियमित रूप से (मानक सामान्य वितरण कहता हूं) एक सममित मैट्रिक्स उत्पन्न करता है, (उदाहरण के लिए, मैं ऊपरी त्रिकोणीय मैट्रिक्स उत्पन्न करता हूं, और यह सुनिश्चित करने के …

32 probability  matrix  random-generation  eigenvalues  random-matrix 

लगभग सभी विश्लेषण कार्यों में जो मैंने कभी किया है, उसका उपयोग करता हूं: set.seed(42) यह हिचहाइकर की गैलेक्सी के लिए एक श्रद्धांजलि है । लेकिन मैं सोच रहा हूं कि क्या मैं एक ही बीज का बार-बार उपयोग करके पूर्वाग्रह पैदा कर रहा हूं।

31 random-generation 

उदाहरण के लिए, मानक सामान्य वितरण से 10 वास्तविकताओं के अनुसार, मैं किसी दिए गए वितरण से मैन्युअल रूप से एक यादृच्छिक संख्या कैसे उत्पन्न कर सकता हूं?

30 normal-distribution  simulation  monte-carlo  random-generation  randomness 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation