simulation 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 

मेरी समझ यह है कि पैरामीटर मानों का अनुमान लगाने के लिए बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग करते समय: पिछला वितरण पूर्व वितरण और संभावना वितरण का संयोजन है। हम इसे पोस्टीरियर डिस्ट्रीब्यूशन (उदाहरण के लिए एक मेट्रोपोलिस-हस्टिंग एल्गोरिथ्म का उपयोग करके मान उत्पन्न करने के लिए, और अगर वे पोस्टीरियर …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior 

मैं 10 वीं कक्षा में हूं और मैं एक मशीन लर्निंग साइंस फेयर प्रोजेक्ट के लिए डेटा का अनुकरण करना चाहता हूं। अंतिम मॉडल का उपयोग रोगी डेटा पर किया जाएगा और सप्ताह के कुछ निश्चित समय के बीच सहसंबंध की भविष्यवाणी करेगा और इसका प्रभाव किसी एकल रोगी के …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

आप में से कुछ ने इस अच्छे पेपर को पढ़ा होगा: ओ'हारा आरबी, कोटज़ डीजे (2010) गिनती डेटा लॉग-ट्रांसफ़ॉर्म न करें। पारिस्थितिकी और विकास में विधियाँ 1: 118–122। klick । अनुसंधान के अपने क्षेत्र में (इकोटॉक्सीकोलॉजी) हम खराब प्रतिकृति प्रयोगों के साथ काम कर रहे हैं और जीएलएम व्यापक रूप …

18 r  generalized-linear-model  simulation  negative-binomial  type-i-and-ii-errors 

मेरे पास समय श्रृंखला डेटा है और मैंने डेटा फिट करने के लिए मॉडल के रूप में ARIMA(p,d,q)+XtARIMA(p,d,q)+XtARIMA(p,d,q)+X_t का उपयोग किया। XtXtX_t एक संकेतक यादृच्छिक चर या तो यह है कि 0 (जब मैं दुर्लभ घटना देखें) (जब मैं एक दुर्लभ घटना नहीं दिख रहा है) या 1 है। पिछली …

18 time-series  forecasting  simulation 

यह क्रॉस वैलिडेटेड प्रश्न जो एक निश्चित राशि पर एक नमूना सशर्त का अनुकरण करने के बारे में पूछ रहा है, ने मुझे जॉर्ज कैसला द्वारा मेरे लिए निर्धारित एक समस्या की याद दिला दी । एक पैरामीट्रिक मॉडल f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta) , और इस मॉडल से एक iid नमूना, , MLE …

17 maximum-likelihood  conditional-probability  random-variable  simulation  t-distribution 

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 

मैंने एक विशेष प्रकार के मॉडल की फिटिंग के विभिन्न तरीकों का कंप्यूटर-आधारित मूल्यांकन किया, जिसका उपयोग पैलेओ विज्ञान में किया गया है। मेरे पास एक बड़ा-ईश प्रशिक्षण सेट था और इसलिए मैंने यादृच्छिक रूप से (स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना) एक परीक्षण सेट अलग रखा। मैं फिट प्रशिक्षण सेट नमूनों को …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

मैंने सुना है कि अशक्त परिकल्पना के तहत पी-मूल्य वितरण समान होना चाहिए। हालांकि, MATLAB में द्विपद परीक्षण के सिमुलेशन बहुत अलग-से-समान वितरण के साथ मतलब 0.5 (0.518 इस मामले में) से बड़े हैं: coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for i = 1:20000 success = 0; for j …

17 matlab  p-value  binomial  simulation  uniform 

मान लें कि मेरे पास एक फ़ंक्शन g(x)g(x)g(x) जिसे मैं को एकीकृत करना चाहता हूं निश्चित रूप से समापन बिंदु पर शून्य पर जाता है, कोई ब्लोअप, अच्छा कार्य नहीं करता है। एक तरीका जिससे मैं नमूनों की सूची को वितरण आनुपातिक से उत्पन्न करने के लिए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथ्म का …

16 simulation  monte-carlo  metropolis-hastings  numerical-integration 

अनुमानित बायेसियन अभिकलन वास्तव में किसी भी स्टोकेस्टिक मॉडल को फिट करने के लिए एक बहुत ही अच्छी तकनीक है, जो उन मॉडलों के लिए अभिप्रेत है जहाँ संभावना संभव नहीं है (कहते हैं, यदि आप मापदंडों को ठीक करते हैं तो आप मॉडल से नमूना ले सकते हैं लेकिन …

16 bayesian  simulation  model  likelihood  abc 

मान लीजिए कि मेरे पास दो यूनिवर्सिएट सीमांत वितरण हैं, और कहते हैं , जिससे मैं अनुकरण कर सकता हूं। अब, एक गौसियन कोप्युला का उपयोग करके उनके संयुक्त वितरण का निर्माण करें, जो दर्शाता । सभी मापदंडों को जाना जाता है।FFFGGGC(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) क्या इस कोपला से अनुकरण के लिए एक …

16 normal-distribution  simulation  copula 

एक प्रयोगात्मक डिजाइन डेटा फ्रेम से डेटा का डे नोवो सिमुलेशन। आर पर ध्यान देने के साथ (हालांकि अन्य भाषा समाधान महान होगा)। एक प्रयोग या सर्वेक्षण तैयार करने में, डेटा का अनुकरण और इस सिम्युलेटेड डेटा पर एक विश्लेषण का आयोजन डिजाइन के फायदे और कमजोरियों के बारे में …

16 r  experiment-design  simulation 

समान चर के एक सेट से एक सामान्य वितरण का अनुकरण करने के लिए, कई तकनीकें हैं: बॉक्स-मुलर एल्गोरिथ्म , जिसमें एक पर दो स्वतंत्र वर्दी के नमूने हैं (0,1)(0,1)(0,1)और उन्हें दो स्वतंत्र मानक सामान्य वितरण में बदल देता है: Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) CDF …

15 normal-distribution  simulation  uniform 

मैंने हाल ही में एक डेटा विज्ञान साक्षात्कार संसाधन खरीदा है जिसमें संभाव्यता प्रश्नों में से एक निम्नानुसार था: ज्ञात मापदंडों के साथ एक सामान्य वितरण से ड्रा को देखते हुए, आप एक समान वितरण से कैसे आकर्षित कर सकते हैं? मेरी मूल विचार प्रक्रिया यह थी कि असतत रैंडम …

15 self-study  normal-distribution  simulation  uniform