Verwenden von (Pseudo-) Zufallszahlen und dem Gesetz der großen Zahlen, um das Zufallsverhalten eines realen Systems zu simulieren.
Ich suche nach einer Möglichkeit, Zufallszahlen zu generieren , die gleichmäßig verteilt zu sein scheinen - und jeder Test zeigt, dass sie einheitlich sind - mit der Ausnahme, dass sie gleichmäßiger verteilt sind als echte einheitliche Daten . Das Problem, das ich mit den "wahren" einheitlichen...
Ich bin daran interessiert, die Anzahl signifikanter Muster zu bestimmen, die aus einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder einer empirischen Orthogonalfunktionsanalyse (EOF) hervorgehen. Ich bin besonders daran interessiert, diese Methode auf Klimadaten anzuwenden. Das Datenfeld ist eine...
Ich frage mich, ob jemand allgemeine Faustregeln in Bezug auf die Anzahl der zu verwendenden Bootstrap-Beispiele kennt, basierend auf den Merkmalen der Daten (Anzahl der Beobachtungen usw.) und / oder den enthaltenen
Ich habe versucht, MCMC-Methoden zu erlernen und bin auf Stichproben von Metropolis Hastings, Gibbs, Wichtigkeit und Ablehnung gestoßen. Während einige dieser Unterschiede offensichtlich sind, dh wie Gibbs ein Sonderfall von Metropolis Hastings ist, wenn wir die vollständigen Bedingungen haben,...
Ich habe mir kürzlich die Monte-Carlo-Simulation angesehen und sie verwendet, um Konstanten wie (Kreis in einem Rechteck, proportionale Fläche) anzunähern.ππ\pi Ich kann mir jedoch keine entsprechende Methode vorstellen, um den Wert von [Eulers Zahl] mithilfe der Monte-Carlo-Integration zu...
Gibt es eine Simulationsmethode, die nicht Monte Carlo ist? Bei allen Simulationsmethoden werden Zufallszahlen in die Funktion eingesetzt, um einen Wertebereich für die Funktion zu finden. Sind also alle Simulationsmethoden im Wesentlichen
Wie kann ich aus einer gegebenen Verteilung manuell eine Zufallszahl generieren, beispielsweise 10 Realisierungen aus der
Ich versuche verschiedene Kreuzvalidierungsmethoden zu erlernen, hauptsächlich mit der Absicht, sie auf überwachte multivariate Analysetechniken anzuwenden. Zwei, auf die ich gestoßen bin, sind K-Fold- und Monte-Carlo-Kreuzvalidierungstechniken. Ich habe gelesen, dass K-Fold eine Variation von...
Beim Integrieren einer Funktion oder in komplexen Simulationen habe ich gesehen, dass die Monte-Carlo-Methode weit verbreitet ist. Ich frage mich, warum man kein Punktegitter erzeugt, um eine Funktion zu integrieren, anstatt zufällige Punkte zu zeichnen. Würde das nicht genauere Ergebnisse...
Ich versuche, Bestärkungslernen zu lernen und dieses Thema ist für mich wirklich verwirrend. Ich habe eine Einführung in die Statistik genommen, konnte dieses Thema aber nicht intuitiv
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren...
Aufgrund der geringen Kenntnisse, die ich über MCMC-Methoden (Markov-Kette Monte Carlo) habe, verstehe ich, dass die Probenahme ein entscheidender Teil der oben genannten Technik ist. Die am häufigsten verwendeten Stichprobenverfahren sind Hamilton und Metropolis. Gibt es eine Möglichkeit,...
Wenn bekannte Dichten sind, aus denen ich simulieren kann, dh für die ein Algorithmus verfügbar ist. und wenn das Produkt integrierbar ist, gibt es einen generischen Ansatz, um aus dieser Produktdichte unter Verwendung von zu simulieren Simulatoren aus dem 's?k ∏ i = 1 f i ( x ) α...
Ich versuche, MCMC auf ein Problem anzuwenden, aber meine Prioritäten (in meinem Fall ) sind auf einen Bereich beschränkt? Kann ich normales MCMC verwenden und die Samples ignorieren, die außerhalb der eingeschränkten Zone liegen (in meinem Fall [0,1] ^ 2), dh die Übergangsfunktion wiederverwenden,...
Ich verstehe den Algorithmus wie folgt: No U-Turn Sampler (NUTS) ist eine Hamilton-Monte-Carlo-Methode. Dies bedeutet, dass es sich nicht um eine Markov-Kettenmethode handelt und dieser Algorithmus daher den Random-Walk-Teil vermeidet, der häufig als ineffizient und langsam konvergierend angesehen...
Ich möchte Samples aus der hier definierten blauen Region generieren: Die naive Lösung besteht darin, eine Zurückweisungsabtastung im Einheitenquadrat zu verwenden, dies liefert jedoch nur einen Wirkungsgrad von (~ 21,4%).1−π/41−π/41-\pi/4 Gibt es eine Möglichkeit, wie ich effizienter probieren...
Angenommen, ich habe eine Funktion , die ich integrieren möchte: Natürlich unter der Annahme, dass an den Endpunkten auf Null geht, keine Blowups, nette Funktion. Eine Möglichkeit, mit der ich herumgespielt habe, besteht darin, mit dem Metropolis-Hastings-Algorithmus eine Liste der Stichproben aus...
Ich versuche Markov-Ketten mit SAS zu verstehen. Ich verstehe, dass ein Markov-Prozess ein Prozess ist, bei dem der zukünftige Zustand nur vom aktuellen und nicht vom vergangenen Zustand abhängt und es eine Übergangsmatrix gibt, die die Übergangswahrscheinlichkeit von einem Zustand in einen anderen...
Was sind einige Techniken zum Abtasten von zwei korrelierten Zufallsvariablen: wenn ihre Wahrscheinlichkeitsverteilungen parametrisiert sind (zB log-normal) wenn sie nicht parametrische Verteilungen haben. Die Daten sind zwei Zeitreihen, für die wir Korrelationskoeffizienten ungleich Null...
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein...