Preguntas etiquetadas con random-generation

El acto de generar una secuencia de números o símbolos al azar, o (casi siempre) seudoaleatoriamente; es decir, con falta de previsibilidad o patrón.

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¿Cómo generar una matriz de correlación aleatoria que tenga entradas fuera de diagonal distribuidas aproximadamente normalmente con una desviación estándar dada?
Me gustaría generar una matriz de correlación aleatoria de modo que la distribución de sus elementos fuera de la diagonal se vea aproximadamente como normal. ¿Cómo puedo hacerlo? La motivación es esta. Para un conjunto de series de datos de tiempo, la distribución de correlación a menudo se ve bastante …
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Cómo simular datos censurados
Me pregunto cómo puedo simular una muestra de n vidas de distribución de Weibull que incluya observaciones censuradas a la derecha de Tipo I. Por ejemplo, tengamos n = 3, forma = 3, escala = 1 y la tasa de censura = .15, y el tiempo de censura = .88. …
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Es esto correcto ? (generando un Truncated-norm-multivariate-Gaussian)
Si es decir, X∈Rn, X∼N(0–,σ2I)X∈Rn, X∼N(0_,σ2I)X\in\mathbb{R}^n,~X\sim \mathcal{N}(\underline{0},\sigma^2\mathbf{I})fX(x)=1(2πσ2)n/2exp(−||x||22σ2)fX(x)=1(2πσ2)n/2exp⁡(−||x||22σ2) f_X(x) = \frac{1}{{(2\pi\sigma^2)}^{n/2}} \exp\left(-\frac{||x||^2}{2\sigma^2}\right) Quiero una versión análoga de una distribución normal truncada en un caso multivariante. Más precisamente, quiero generar una norma restringida (a un valor ≥a≥a\geq a ) Gaussiano multivariante YYY st fY(y)={c.fX(y), if ||y||≥a0, otherwise .fY(y)={c.fX(y), if ||y||≥a0, otherwise . …
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¿Por qué Anova () y drop1 () proporcionaron diferentes respuestas para GLMM?
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Log-Cauchy Generación de números aleatorios
Necesito dibujar números aleatorios de una distribución log-cauchy que tiene densidad: ¿Alguien puede ayudarme o señalarme un libro / documento que pueda mostrarme cómo?F( x ; μ , σ) = 1x πσ[ 1 + ( l n ( x ) - μσ)2].F(X;μ,σ)=1Xπσ[1+(lnorte(X)-μσ)2].f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{x\pi\sigma\left[1+\left(\frac{ln(x)-\mu}{\sigma}\right)^2\right]}.
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Generando vectores aleatorios con restricciones
Necesito crear vectores aleatorios de números reales a_i que satisfagan las siguientes restricciones: abs(a_i) < c_i; sum(a_i)< A; # sum of elements smaller than A sum(b_i * a_i) < B; # weighted sum is smaller than B aT*A*a < D # quadratic multiplication with A smaller than D where c_i, …
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