Preguntas etiquetadas con simulation

Me preguntaba exactamente por qué recopilar datos hasta un resultado significativo (p. Ej., p<.05p<.05p \lt .05 se obtiene ) (es decir, piratería informática) aumenta la tasa de error de Tipo I? También agradecería mucho una Rdemostración de este fenómeno.

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

Esta pregunta está motivada por mi pregunta sobre el metanálisis . Pero imagino que también sería útil para enseñar contextos en los que desea crear un conjunto de datos que refleje exactamente un conjunto de datos publicado existente. Sé cómo generar datos aleatorios a partir de una distribución dada. Entonces, …

56 r  dataset  simulation  random-generation 

Sé que me falta algo en mi comprensión de la regresión logística, y realmente agradecería cualquier ayuda. Hasta donde yo entiendo, la regresión logística supone que la probabilidad de un resultado '1' dadas las entradas, es una combinación lineal de las entradas, pasadas a través de una función de logística …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

Entonces esta es una pregunta muy simple y estúpida. Sin embargo, cuando estaba en la escuela, presté muy poca atención al concepto completo de simulaciones en clase y eso me dejó un poco aterrorizado de ese proceso. ¿Puedes explicar el proceso de simulación en términos simples? (podría ser para generar …

40 simulation 

Esta pregunta es en respuesta a una respuesta dada por @Greg Snow con respecto a una pregunta que hice sobre el análisis de potencia con regresión logística y SAS Proc GLMPOWER. Si estoy diseñando un experimento y analizaré los resultados en una regresión logística factorial, ¿cómo puedo usar la simulación …

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

He estado mirando la simulación de Monte Carlo recientemente, y la he estado usando para aproximar constantes como (círculo dentro de un rectángulo, área proporcional).ππ\pi Sin embargo, no puedo pensar en un método correspondiente para aproximar el valor de [número de Euler] utilizando la integración de Monte Carlo.eee ¿Tiene alguna …

35 simulation  monte-carlo  algorithms  random-generation  numerical-integration 

¿Cómo puedo generar manualmente un número aleatorio de una distribución dada, como por ejemplo, 10 realizaciones de la distribución normal estándar?

30 normal-distribution  simulation  monte-carlo  random-generation  randomness 

Habiendo estudiado recientemente bootstrap, se me ocurrió una pregunta conceptual que todavía me desconcierta: Tiene una población y desea conocer un atributo de población, es decir, , donde uso para representar a la población. Esta podría ser la media poblacional, por ejemplo. Por lo general, no puede obtener todos los …

29 bootstrap  simulation  resampling 

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …

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 

Estoy tratando de aprender aprendizaje de refuerzo y este tema es realmente confuso para mí. He tomado una introducción a las estadísticas, pero no podía entender este tema intuitivamente.

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

Estoy leyendo sobre MCMC adaptativa (véase, por ejemplo, el Capítulo 4 del Manual de Markov Chain Monte Carlo , ed. Brooks et al., 2011; y también Andrieu & Thoms, 2008 ). nnnp(n)p(n)p(n)limn→∞p(n)=0limn→∞p(n)=0\lim_{n \rightarrow \infty} p(n) = 0 Este resultado es (a posteriori) intuitivo, asintóticamente. Como la cantidad de adaptación tiende …

20 simulation  mcmc  random-generation  metropolis-hastings 

Si son densidades conocidas de las cuales puedo simular, es decir, para las cuales hay un algoritmo disponible. y si el producto es integrable, ¿existe un enfoque genérico para simular a partir de la densidad de este producto utilizando el simuladores de los 's?k ∏ i = 1 f i …

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

Tengo problemas para generar un conjunto de series temporales de colores estacionarios, dada su matriz de covarianza (sus densidades espectrales de potencia (PSD) y sus densidades espectrales de potencia cruzada (CSD)). Sé que, dadas dos series temporales y , puedo estimar sus densidades espectrales de potencia (PSD) y densidades espectrales …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

Existen diferentes tipos de algoritmos MCMC: Metrópolis-Hastings Gibbs Muestra de importancia / rechazo (relacionado). ¿Por qué se usaría el muestreo de Gibbs en lugar de Metropolis-Hastings? Sospecho que hay casos en los que la inferencia es más manejable con el muestreo de Gibbs que con Metropolis-Hastings, pero no tengo claros …

20 bayesian  simulation  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

CrossValidated tiene varias preguntas sobre cuándo y cómo aplicar la corrección de sesgo de eventos raros por King y Zeng (2001) . Estoy buscando algo diferente: una demostración mínima basada en simulación de que existe el sesgo. En particular, el estado de King y Zeng "... en datos de eventos …

19 r  logistic  simulation  bias  rare-events