random-generation पर टैग किए गए जवाब

कैंटर वितरण से नमूना लेने का सबसे अच्छा तरीका क्या होगा ? इसमें केवल cdf है और हम इसे उल्टा नहीं कर सकते।

19 distributions  simulation  random-generation 

यहाँ 'ट्रंकटिंग' से तात्पर्य है रैंडम नंबरों की सटीकता को कम करना और रैंडम नंबरों की श्रृंखला को छोटा न करना। उदाहरण के लिए, अगर मैं सही मायने में यादृच्छिक संख्या मनमाना परिशुद्धता के साथ (किसी भी वितरण, जैसे, सामान्य, वर्दी, आदि से तैयार) और मैं सभी नंबरों को छोटा …

18 random-generation  measurement-error  truncation 

मैं 1 से कुछ विशिष्ट को कुछ छह-पक्षीय पासा (d6) को रोल करके कुछ विशिष्ट को आकर्षित करना चाहता हूं । एक अच्छा जवाब यह बताएगा कि इसकी विधि समान और स्वतंत्र पूर्णांक क्यों बनाती है ।एनNN एक उदाहरण के रूप में, यह समझाने में मदद मिलेगी कि के मामले …

18 probability  random-generation  uniform  dice 

मैंने एक प्रोग्राम लिखा है जो यादृच्छिक डेटा उत्पन्न करता है। यदि प्रोग्राम सही ढंग से काम कर रहा है, तो उस डेटा को एक विशिष्ट, ज्ञात संभावना वितरण का पालन करना चाहिए। मैं कार्यक्रम को चलाना चाहता हूं, परिणाम पर कुछ गणना करता हूं, और पी-मूल्य के साथ आता …

17 distributions  hypothesis-testing  random-generation 

मैं यहाँ परिभाषित नीले क्षेत्र से नमूने उत्पन्न करना चाहता हूँ: भोली समाधान इकाई वर्ग में अस्वीकृति नमूने का उपयोग करना है, लेकिन यह केवल 1−π/41−π/41-\pi/4 (~ 21.4%) दक्षता प्रदान करता है। क्या कोई तरीका है जिससे मैं और अधिक कुशलता से नमूना ले सकता हूं?

17 probability  sampling  monte-carlo  random-generation 

मुझे अंतराल भीतर सामान्य वितरण के बाद यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करने की आवश्यकता है । (मैं आर। में काम कर रहा हूं)(a,b)(a,b)(a,b) मुझे पता है कि फ़ंक्शन rnorm(n,mean,sd)सामान्य वितरण के बाद यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करेगा, लेकिन उसके भीतर अंतराल की सीमा कैसे निर्धारित करें? क्या उसके लिए कोई विशेष आर …

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

मैं एक नमूना आकर्षित करना चाहूंगा । विकिपीडिया या तो एक का उपयोग कर पता चलता है Cholesky या Eigendecomposition , यानी या x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right)Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T और इसलिए नमूना के माध्यम से तैयार किया जा सकता है: या जहां x=D1vx=D1v \mathbf{x} …

16 normal-distribution  random-generation  svd  cholesky 

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 

मैंने एक नमूने के नमूने सहसंयोजक मैट्रिक्स का अनुमान लगाया और एक सममित मैट्रिक्स प्राप्त किया। साथ सी , मैं बनाना चाहेंगे n -variate सामान्य वितरित आर.एन. लेकिन इसलिए मैं की Cholesky अपघटन की जरूरत है सी । यदि सी सकारात्मक निश्चित नहीं है तो मुझे क्या करना चाहिए ?CCCCCCnnnCCCCCC

15 r  random-generation  covariance-matrix  multivariate-normal  cholesky 

से विकिपीडिया के सांख्यिकीय randoness : वैश्विक यादृच्छिकता और स्थानीय यादृच्छिकता अलग हैं। यादृच्छिकता की अधिकांश दार्शनिक अवधारणाएं वैश्विक हैं - क्योंकि वे इस विचार पर आधारित हैं कि "लंबे समय में" एक अनुक्रम वास्तव में यादृच्छिक दिखता है, भले ही कुछ उप-क्रम यादृच्छिक न दिखें। उदाहरण के लिए, पर्याप्त …

15 mathematical-statistics  random-generation 

मान लीजिए हमारे पास है X1∼unif(n,0,1),X1∼unif(n,0,1),X_1 \sim \textrm{unif}(n,0,1), X2∼unif(n,0,1),X2∼unif(n,0,1),X_2 \sim \textrm{unif}(n,0,1), जहाँ आकार n का समान यादृच्छिक नमूना है, औरunif(n,0,1)unif(n,0,1)\textrm{unif}(n,0,1) Y=X1,Y=X1,Y=X_1, Z=0.4X1+1−0.4−−−−−−√X2.Z=0.4X1+1−0.4X2.Z = 0.4 X_1 + \sqrt{1 - 0.4}X_2. तब के बीच संबंध और है ।YYYZZZ0.40.40.4 मैं इसे तीन चर में कैसे विस्तारित कर सकता हूं: , , ?एक्स 2 …

15 r  correlation  random-generation  uniform 

मैं बाइनरी टाइम श्रृंखला कैसे उत्पन्न कर सकता हूं: 1 अवलोकन करने की औसत संभावना निर्दिष्ट है (5% कहो); समय में 1 अवलोकन की सशर्त संभावना पर मान दिया टी - 1 (कहते हैं कि 30% है, तो टी - 1 मान 1 था)?tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

आर में प्रोग्रामिंग करते समय, मैंने कुछ बार मल्टीकोर पैकेज का उपयोग किया है । हालाँकि, मैंने कभी इस बारे में एक बयान नहीं देखा कि यह कैसे यादृच्छिक संख्याओं को संभालता है। जब मैं सी के साथ ओपनएमपी का उपयोग करता हूं, तो मैं एक उचित समानांतर आरएनजी का …

15 r  random-generation  parallel-computing  multicore 

लिबरे ऑफिस कैल्क में, rand()फ़ंक्शन उपलब्ध है, जो एक समान वितरण से 0 और 1 के बीच एक यादृच्छिक मूल्य चुनता है। मैं अपनी संभावना पर थोड़ा कठोर हूं, इसलिए जब मैंने निम्नलिखित व्यवहार को देखा, तो मुझे आश्चर्य हुआ: A = 200x1 का कॉलम rand()^2 B = 200x1 का …

15 expected-value  random-generation  uniform 

मैं कुछ सहसंबंध के साथ यादृच्छिक संख्याओं के जोड़े उत्पन्न करना चाहूंगा। हालांकि, दो सामान्य चर के एक रैखिक संयोजन का उपयोग करने का सामान्य दृष्टिकोण यहां मान्य नहीं है, क्योंकि वर्दी चर का एक रैखिक संयोजन कोई समान रूप से वितरित चर नहीं है। मुझे एकरूप होने के लिए …

14 correlation  random-generation  uniform