Ich arbeite an einer Monte-Carlo-Funktion zur Bewertung mehrerer Vermögenswerte mit teilweise korrelierten Renditen. Derzeit generiere ich nur eine Kovarianzmatrix und speise die rmvnorm()Funktion in R ein. (Erzeugt korrelierte Zufallswerte.) Betrachtet man jedoch die Verteilung der Renditen eines...
Es gibt eine Menge Literatur über die Konvergenzdiagnostik der Markov-Kette Monte Carlo (MCMC), einschließlich der beliebtesten Gelman-Rubin-Diagnostik. Alle diese bewerten jedoch die Konvergenz der Markov-Kette und befassen sich damit mit der Frage des Einbrennens. Wie soll ich nach dem Burn-In...
Ich nehme an einem Kurs über Monte-Carlo-Methoden teil und wir haben in der letzten Vorlesung die Rejection Sampling-Methode (oder Accept-Reject Sampling-Methode) gelernt. Es gibt viele Ressourcen im Web, die den Beweis dieser Methode zeigen, aber irgendwie bin ich nicht davon überzeugt. In der...
Ich habe versucht, mit Metropolis-Algorithmen in R aus einer bivariaten Dichte zu simulieren und hatte kein Glück. Die Dichte kann ausgedrückt werden als , wobei die Singh-Maddala-Verteilung istp ( y | x ) p ( x ) p ( x )p ( x , y)p(x,y)p(x,y)p ( y| x)p(x)p(y|x)p(x)p(y|x)p(x)p ( x )p(x)p(x) p ( x )...
Ich bin mir ziemlich sicher, dass ich die Funktionsweise der Monte-Carlo-Integration verstehe, aber ich verstehe nicht die Formulierung, wie sie zur Schätzung von Pi verwendet wird. Ich gehe nach dem in der 5. Folie dieser Präsentation beschriebenen Verfahren vor:
Angenommen, wir möchten einige Erwartungen berechnen: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Angenommen, wir möchten dies mithilfe der Monte-Carlo-Simulation approximieren. EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx...
Ich schätze derzeit ein stochastisches Volatilitätsmodell mit Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methoden. Dabei implementiere ich Gibbs- und Metropolis-Stichprobenverfahren. Angenommen, ich nehme eher den Mittelwert der posterioren Verteilung als eine Zufallsstichprobe daraus. Wird dies allgemein als...
Markov-Kette Monte Carlo ist eine auf Markov-Ketten basierende Methode, mit der wir Proben (in einer Monte-Carlo-Einstellung) aus nicht standardmäßigen Verteilungen erhalten können, aus denen wir keine Proben direkt ziehen können. Meine Frage ist, warum die Markov-Kette für die...
Ich versuche, die Grenzwahrscheinlichkeit für ein statistisches Modell mit Monte-Carlo-Methoden zu berechnen: f( x ) = ∫f( x ∣ θ ) π( θ )dθf(x)=∫f(x∣θ)π(θ)dθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta Die Wahrscheinlichkeit ist gut verhalten - glatt, logarithmisch konkav - aber...
Ich hoffe, dies ist der richtige Ort, um zu fragen, ob Sie es nicht in ein geeigneteres Forum verschieben können. Ich habe mich schon eine ganze Weile gefragt, wie man nicht quadratisch integrierbare Funktionen mit Monte Carlo Integration behandelt. Ich weiß, dass MC immer noch eine korrekte...
Ich möchte die Verwendung der Monte-Carlo-Simulation in der chisq.test()Funktion in R verstehen . Ich habe eine qualitative Variable mit 128 Stufen / Klassen. Meine Stichprobengröße beträgt 26 (ich konnte nicht mehr "Einzelpersonen" befragen). Also werde ich natürlich einige Level mit 0...
Nach dem, was ich gelesen habe, ist Hamiltonian Monte Carlo die "goto" MCMC-Methode, wenn Ihr Problem hochdimensional ist. Wie viele Dimensionen 10, 100, 1000, 10.000, 100.000, ... sind praktisch zu viele? Die Rechenkosten werden zweifellos zu einem Problem, und ich nehme an, dass das verwendete...
Ich versuche, das Innenleben des Hamiltonian Monte Carlo (HMC) zu verstehen, kann aber den Teil nicht vollständig verstehen, wenn wir die deterministische Zeitintegration durch einen Vorschlag von Metropolis-Hasting ersetzen. Ich lese das großartige Einführungspapier A Conceptual Introduction to...
Ich hatte nie einen formalen Statistikkurs, aber aufgrund meiner Forschungsrichtung stoße ich ständig auf Artikel, die verschiedene statistische Konzepte anwenden. Oft sehe ich eine Beschreibung eines Monte-Carlo- Prozesses, der auf eine bestimmte Situation angewendet wird, und für das, was ich 9...
Sei eine nichtnegative Funktion. Ich bin daran interessiert, so zu finden, dass Die Einschränkung : Alles was ich tun kann, ist an Punkten in . Ich kann jedoch die Orte, an denen ich zufällig probiere, nach Belieben auswählen . fffz∈[0,1]z∈[0,1]z \in [0,1]∫z0f(x)dx=12∫10f(x)dx∫0zf(x)dx=12∫01f(x)dx...
Ich habe mir eine Frage zur MCMC-Datenerweiterung angesehen. Die allgemeine Form der Frage lautet wie folgt: Angenommen, die in einem Prozess gesammelten Daten deuten auf und ein Prior für den Ratenparameter wird als . Die Daten werden in einer typischen Form aufgezeichnet und dargestellt (dh die...
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...
Der Geist dieser Frage kommt von "Ordinary Monte Carlo", auch bekannt als "gutes altmodisches Monte Carlo". Angenommen, ich habe eine Zufallsvariable mitμ : = E [ X ]X.XX μ : = E.[ X.]]σ2: = V.a r [ X.]]μ:=E[X]σ2:=Var[X]\mu := E[X]\\ \sigma^2:=Var[X] Beide sind unbekannte Werte, da die...
Ich möchte einen Monte-Carlo-Prozess generieren, um eine Urne mit N Kugeln der Farbe I, C [i], zu füllen. Jede Farbe C [i] hat eine minimale und maximale Anzahl von Kugeln, die in die Urne gelegt werden sollten. Zum Beispiel versuche ich, 100 Kugeln in die Urne zu legen und kann sie mit vier...
Ich verwende derzeit ein Latin Hypercube Sampling (LHS), um weit auseinander liegende einheitliche Zufallszahlen für Monte-Carlo-Verfahren zu generieren. Obwohl die Varianzreduzierung, die ich von LHS erhalte, für eine Dimension ausgezeichnet ist, scheint sie in zwei oder mehr Dimensionen nicht...