random-generation पर टैग किए गए जवाब

ऐसा क्यों है कि runif()R जैसे यादृच्छिक संख्या जनरेटर हर बार एक ही परिणाम उत्पन्न नहीं करते हैं? उदाहरण के लिए: X <- runif(100) X हर बार अलग-अलग आउटपुट जेनरेट कर रहा है। हर बार अलग-अलग आउटपुट उत्पन्न करने का क्या कारण है? ऐसा करने के लिए पृष्ठभूमि में क्या …

11 r  algorithms  random-generation  uniform 

मेगा मिलियन आज $ 500 मिलियन से अधिक है। मुझे याद है कि कुछ संख्याओं के बारे में एक JSTOR पेपर पढ़ना, जिन्हें चुने जाने की सबसे अधिक संभावना नहीं है। उदाहरण के लिए बहुत से लोग 7 चुनते हैं क्योंकि यह उनकी भाग्यशाली संख्या है, और मैं इसके विपरीत …

11 random-generation 

मैं एक यादृच्छिक सहसंबंध मैट्रिक्स उत्पन्न करना चाहूंगा, ताकि इसके ऑफ-विकर्ण तत्वों का वितरण लगभग सामान्य जैसा दिखाई दे । मैं यह कैसे कर सकता हूं? प्रेरणा यह है। समय श्रृंखला डेटा के एक सेट के लिए , सहसंबंध वितरण अक्सर सामान्य के काफी करीब दिखता है। मैं सामान्य स्थिति …

11 normal-distribution  random-generation  correlation-matrix 

मैंने एक पिछला प्रश्न पोस्ट किया है , यह संबंधित है लेकिन मुझे लगता है कि एक और सूत्र शुरू करना बेहतर है। इस बार, मैं सोच रहा हूं कि 3-डी यूनिट क्षेत्र के अंदर समान रूप से वितरित अंक कैसे उत्पन्न करें और नेत्रहीन और सांख्यिकीय रूप से भी …

11 random-generation 

मैं सोच रहा हूं कि मैं किस तरह से वेबुल वितरण जीवनकाल के एक नमूने का अनुकरण कर सकता हूं, जिसमें टाइप I दाएं-सेंसर किए गए अवलोकन शामिल हैं। उदाहरण के लिए, n = 3, आकार = 3, स्केल = 1 और सेंसरिंग दर = .15, और सेंसरिंग समय = …

11 r  survival  simulation  random-generation 

में इस दस्तावेज़ , कि चिंताओं "सेट बीज" कमांड, Stata लोगों बीज जब छद्म यादृच्छिक संख्या पैदा करने की सेटिंग से संबंधित मुद्दों पर चर्चा। एक उल्लेखनीय "नहीं" है "क्रमिक रूप से बीज के रूप में प्राकृतिक संख्याओं के अनुक्रम का उपयोग न करें, क्योंकि इसमें एक पैटर्न और खतरे …

11 random-generation 

मैं एक लॉग-कॉची वितरण जो घनत्व है से यादृच्छिक संख्या आकर्षित करने के लिए की जरूरत है: क्या कोई मेरी मदद कर सकता है या मुझे एक किताब / कागज पर इंगित कर सकता है जो मुझे दिखा सके?च( एक्स , μ , σ) = 1x πσ[ १ + ( …

11 distributions  random-generation 

मुझे निम्नलिखित वितरण से कुशलता से नमूना कैसे लेना चाहिए? x∼B(α,β), x>kx∼B(α,β), x>k x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k यदि बहुत बड़ा नहीं है, तो अस्वीकृति नमूनाकरण सबसे अच्छा तरीका हो सकता है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि जब बड़ी है तो कैसे आगे बढ़ना है। शायद कुछ …

10 random-generation  beta-distribution  truncation 

यदि अर्थात, X∈Rn, X∼N(0–,σ2I)X∈Rn, X∼N(0_,σ2I)X\in\mathbb{R}^n,~X\sim \mathcal{N}(\underline{0},\sigma^2\mathbf{I})fX(x)=1(2πσ2)n/2exp(−||x||22σ2)fX(x)=1(2πσ2)n/2exp⁡(−||x||22σ2) f_X(x) = \frac{1}{{(2\pi\sigma^2)}^{n/2}} \exp\left(-\frac{||x||^2}{2\sigma^2}\right) मैं एक बहुभिन्नरूपी मामले में एक काट-छाँट-सामान्य-वितरण का एक अनुरूप संस्करण चाहता हूं । अधिक सटीक रूप से, मैं एक मान-विवश (एक मान ) बहुभिन्नरूपी सेंट जहां≥a≥a\geq aYYYfY(y)={c.fX(y), if ||y||≥a0, otherwise .fY(y)={c.fX(y), if ||y||≥a0, otherwise . f_Y(y) = \begin{cases} c.f_X(y), …

10 normal-distribution  simulation  random-generation 

अज्ञात पूर्वाग्रह साथ एक सिक्के को देखते हुए , मैं कैसे वेरिएंट उत्पन्न कर सकता हूं - जितना संभव हो उतना कुशलता से - कि बर्नौली को प्रायिकता 0.5 के साथ वितरित किया जाता है? यही है, प्रति उत्पन्न चर की न्यूनतम फ़्लिप संख्या का उपयोग करना।ppp

10 random-generation 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

मुझे निम्नलिखित अवरोधों को संतुष्ट करते हुए वास्तविक संख्या a_i के यादृच्छिक वैक्टर बनाने की आवश्यकता है: abs(a_i) < c_i; sum(a_i)< A; # sum of elements smaller than A sum(b_i * a_i) < B; # weighted sum is smaller than B aT*A*a < D # quadratic multiplication with A smaller …

10 random-generation 

मैं R और कंप्यूटर के एक क्लस्टर पर एक सिमुलेशन चला रहा हूं और निम्नलिखित समस्या है। प्रत्येक X कंप्यूटर पर मैं चलता हूं: fxT2 <- function(i) runif(10) nessay <- 100 c(mclapply(1:nessay, fxT2), recursive=TRUE) 32 कंप्यूटर हैं, जिनमें से प्रत्येक में 16 कोर हैं। हालाँकि, लगभग 2% यादृच्छिक संख्याएँ समान …

10 r  random-generation  parallel-computing  multicore 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । मेरा लक्ष्य: मुझे एक फंक्शन चाहिए जो …

10 algorithms  random-generation 

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 …

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