simulation पर टैग किए गए जवाब

मैं वास्तव में सोच रहा था कि एक महत्वपूर्ण परिणाम (जैसे, ) प्राप्त होने तक डेटा क्यों एकत्र किया जाता है (यानी, पी-हैकिंग) टाइप I त्रुटि दर को बढ़ाता है?पी < .05p<.05p \lt .05 मैं Rइस घटना के प्रदर्शन की भी बहुत सराहना करूंगा ।

60 r  hypothesis-testing  p-value  simulation  type-i-and-ii-errors 

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 पता है कि मैं लॉजिस्टिक प्रतिगमन की मेरी समझ में कुछ याद कर रहा हूं, और वास्तव में किसी भी मदद की सराहना करेगा। जहां तक ​​मैं इसे समझता हूं, लॉजिस्टिक रिग्रेशन मानता है कि इनपुट्स दिए गए '1' परिणाम की संभावना, इनपुट का एक रैखिक संयोजन है, एक …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

तो यह एक बहुत ही सरल और बेवकूफ सवाल है। हालाँकि, जब मैं स्कूल में था, तब मैंने कक्षा में सिमुलेशन की पूरी अवधारणा पर बहुत कम ध्यान दिया और इससे मुझे उस प्रक्रिया से थोड़ा डर लगा। क्या आप आम शब्दों में सिमुलेशन प्रक्रिया की व्याख्या कर सकते हैं? …

40 simulation 

यह सवाल लॉजिस्टिक रिग्रेशन और एसएएस के साथ शक्ति विश्लेषण के संबंध में पूछे गए एक प्रश्न के संबंध में @ ग्रेग स्नो द्वारा दिए गए उत्तर के जवाब में है Proc GLMPOWER। यदि मैं एक प्रयोग डिजाइन कर रहा हूं और एक तथ्यात्मक लॉजिस्टिक रिग्रेशन में परिणामों का विश्लेषण …

39 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  power-analysis 

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 

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 

हाल ही में बूटस्ट्रैप का अध्ययन करने के बाद, मैं एक वैचारिक प्रश्न के साथ आया जो अभी भी मुझे पहेली बना रहा है: आप एक जनसंख्या है, और आप एक जनसंख्या विशेषता, यानी जानना चाहता हूँ , जहाँ मैं का उपयोग आबादी का प्रतिनिधित्व करने के लिए। उदाहरण के …

29 bootstrap  simulation  resampling 

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 

मैं सुदृढीकरण सीखने की कोशिश कर रहा हूं और यह विषय वास्तव में मुझे भ्रमित कर रहा है। मैंने आँकड़ों का परिचय लिया है, लेकिन मैं इस विषय को सहजता से समझ नहीं पाया।

22 variance  simulation  monte-carlo  unbiased-estimator  importance-sampling 

मैं एडाप्टिव MCMC (उदाहरण के लिए, मार्कोव चेन मोंटे कार्लो की पुस्तिका के अध्याय 4 देखें ) , एडम्स , एट अल।, 2011; और साथ ही एंड्रीयू एंड थॉमस, 2008 भी पढ़ रहा हूं । रॉबर्ट्स और रोसेंथल (2007) का मुख्य परिणाम यह है कि यदि अनुकूलन योजना लुप्त हो …

20 simulation  mcmc  random-generation  metropolis-hastings 

यदि ज्ञात घनत्व हैं जिनसे मैं अनुकरण कर सकता हूं, अर्थात, जिसके लिए एक एल्गोरिथ्म उपलब्ध है। और यदि उत्पाद है, तो इस उत्पाद घनत्व से अनुकरण करने के लिए एक सामान्य दृष्टिकोण है। सिमुलेटर ?k ∏ i = 1 f i ( x ) α if1,…,fkf1,…,fkf_1,\ldots,f_kf i∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0\prod_{i=1}^k f_i(x)^{\alpha_i}\qquad \alpha_1,\ldots,\alpha_k>0fifif_i

20 simulation  monte-carlo  geometric-mean  scalability  finite-mixture-model 

मुझे स्थिर रंगीन समय-श्रृंखला का एक सेट उत्पन्न करने में समस्या हो रही है, उनके सहसंयोजक मैट्रिक्स (उनकी पावर वर्णक्रमीय घनत्व (PSDs) और क्रॉस-पावर वर्णक्रमीय घनत्व (CSDs)) को देखते हुए। मुझे पता है कि, दो टाइम-सीरीज़ और , मैं उनकी पावर वर्णक्रमीय घनत्व (PSDs) का अनुमान लगा सकता हूं और …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

MCMC एल्गोरिदम के विभिन्न प्रकार हैं: महानगरों-हेस्टिंग्स गिब्स महत्व / अस्वीकृति नमूनाकरण (संबंधित)। महानगर-हेस्टिंग्स के बजाय गिब्स नमूने का उपयोग क्यों करेंगे? मुझे संदेह है कि ऐसे मामले हैं जब मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स की तुलना में गिब्स नमूने के साथ इंजेक्शन अधिक ट्रैक्टेबल है, लेकिन मैं बारीकियों पर स्पष्ट नहीं हूं।

20 bayesian  simulation  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

CrossValidated पर किंग और ज़ेंग (2001) द्वारा दुर्लभ घटना पूर्वाग्रह सुधार कब और कैसे लागू किया जाए, इस पर कई सवाल हैं । मैं कुछ अलग खोज रहा हूं: एक न्यूनतम सिमुलेशन-आधारित प्रदर्शन जो पूर्वाग्रह मौजूद है। विशेष रूप से, राजा और ज़ेंग राज्य "... दुर्लभ घटनाओं के आंकड़ों में …

19 r  logistic  simulation  bias  rare-events