Wie kann man bei gegebener Kovarianzmatrix Daten so generieren, dass sie die Beispiel-Kovarianzmatrix ?ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s Allgemeiner: Wir sind oft daran interessiert, Daten aus einer Dichte generieren , wobei Daten x einen...
Ich habe mich gefragt, ob es nach einem linearen Transformationsansatz möglich sein könnte, korrelierte binomische Zufallsvariablen zu generieren. Unten habe ich etwas Einfaches in R ausprobiert und es ergibt eine gewisse Korrelation. Aber ich habe mich gefragt, ob es einen prinzipiellen Weg gibt,...
Ich habe eine gewöhnliche Google-Suche usw. versucht, aber die meisten Antworten, die ich finde, sind entweder mehrdeutig oder sprach- / bibliotheksspezifisch wie Python oder C ++ stdlib.husw. Ich suche eine sprachunabhängige, mathematische Antwort, nicht die Besonderheiten einer Bibliothek. Zum...
Zum Beispiel ist Rdie MASS::mvrnorm()Funktion in nützlich, um Daten zu generieren, um verschiedene Dinge in der Statistik zu demonstrieren. Ein obligatorisches SigmaArgument ist eine symmetrische Matrix, die die Kovarianzmatrix der Variablen angibt. Wie würde ich eine symmetrische Matrix mit...
Wie funktioniert die Inversionsmethode? Sagen , ich habe eine Stichprobe X1, X2, . . . , XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n mit der Dichte f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1-θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} über 0 < x <
Ich lese über adaptive MCMC (siehe z. B. Kapitel 4 der Handbuchs von Markov Chain Monte Carlo , Herausgeber Brooks et al., 2011; und auch Andrieu & Thoms, 2008 ). nnnp ( n )p(n)p(n)limn→∞p(n)=0limn→∞p(n)=0\lim_{n \rightarrow \infty} p(n) = 0 Dieses Ergebnis ist (a posteriori) asymptotisch...
Wie kann ich aus einer Mischungsverteilung und insbesondere einer Mischung von Normalverteilungen in probieren R? Zum Beispiel, wenn ich probieren wollte aus: 0,3× N( 0 , 1 )+0,5× N( 10 , 1 )+0,2× N( 3 , .1 )0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; +
Ich versuche, ein Programm in R zu schreiben, das Pseudozufallszahlen aus einer Verteilung mit der kumulativen Verteilungsfunktion simuliert: F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq...
Was wäre der beste Weg, um von Cantor Distribution zu probieren ? Es hat nur cdf und wir können es nicht
Ich benutze die Cholesky-Zerlegung, um korrelierte Zufallsvariablen bei gegebener Korrelationsmatrix zu simulieren. Die Sache ist, das Ergebnis reproduziert niemals die Korrelationsstruktur, wie sie gegeben ist. Hier ist ein kleines Beispiel in Python, um die Situation zu veranschaulichen. import...
Ich versuche, eine korrelierte Zufallsfolge mit dem Mittelwert = , der Varianz = und dem Korrelationskoeffizienten = zu erzeugen . Im folgenden Code verwende ich & als Standardabweichung und & als Mittel.0001110.80.80.8s1s2m1m2 p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 * u + m1 y = s2...
Hier bedeutet "Abschneiden" , die Genauigkeit der Zufallszahlen zu verringern und die Folge von Zufallszahlen nicht abzuschneiden. Wenn ich zum Beispiel echte Zufallszahlen (aus einer beliebigen Verteilung, z. B. normal, einheitlich usw.) mit willkürlicher Genauigkeit habe und alle Zahlen so...
Ich möchte ganze Zahlen von 1 bis zu einem bestimmten zeichnen, indem ich eine Reihe von fairen sechsseitigen Würfeln würfle (d6). Eine gute Antwort erklärt, warum seine Methode einheitliche und unabhängige ganze Zahlen erzeugt.NNN Als anschauliches Beispiel wäre es hilfreich zu erläutern, wie eine...
Ich muss Zufallszahlen generieren, die der Normalverteilung innerhalb des Intervalls folgen . (Ich arbeite in R.)(a,b)(a,b)(a,b) Ich weiß, dass die Funktion rnorm(n,mean,sd)nach der Normalverteilung Zufallszahlen generiert, aber wie werden die Intervallgrenzen innerhalb dieser Funktion festgelegt?...
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...
Ich habe ein Programm geschrieben, das zufällige Daten erzeugt. Wenn das Programm ordnungsgemäß funktioniert, sollten diese Daten einer bestimmten, bekannten Wahrscheinlichkeitsverteilung folgen. Ich möchte das Programm ausführen, einige Berechnungen für das Ergebnis durchführen und einen p-Wert...
Ich würde gerne eine Probe ziehen x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right) . Wikipedia schlägt vor, entweder Cholesky oder Eigendecomposition zu verwenden , dh Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T oder Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} =...
Aus der statistischen Zufälligkeit von Wikipedia : Globaler Zufall und lokaler Zufall sind unterschiedlich. Die meisten philosophischen Vorstellungen von Zufälligkeit sind global - denn sie basieren auf der Idee, dass eine Sequenz "auf lange Sicht" wirklich zufällig aussieht, auch wenn bestimmte...
Angenommen, wir haben X 2 ~ unif ( n , 0 , 1 ) ,X1∼ Unif ( n , 0 , 1 ) ,X1∼unif(n,0,1),X_1 \sim \textrm{unif}(n,0,1), X2∼ Unif ( n , 0 , 1 ) ,X2∼unif(n,0,1),X_2 \sim \textrm{unif}(n,0,1), wobei eine einheitliche Zufallsstichprobe der Größe n ist, undeinheitlich ( n , 0 , 1...
Ich habe die Sample-Kovarianzmatrix eines Samples geschätzt und eine symmetrische Matrix erhalten. Mit , würde Ich mag schaffen -variate normalverteilt rn aber deshalb muss ich die Cholesky - Zerlegung von . Was soll ich tun, wenn nicht eindeutig ist?C n C