Preguntas etiquetadas con sampling

Crear muestras de una población bien especificada utilizando un método probabilístico y / o produciendo números aleatorios a partir de una distribución especificada. Como esta etiqueta es ambigua, considere [muestreo-encuesta] para el primero y [monte-carlo] o [simulación] para el segundo. Para preguntas relacionadas con la creación de muestras aleatorias a partir de distribuciones conocidas, considere usar la etiqueta [generación aleatoria].

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¿Secuencia de Halton vs secuencia de Sobol?
De una respuesta en una pregunta anterior , fui dirigido hacia la secuencia de Halton, para crear un conjunto de vectores que cubrieran un espacio de muestra uniforme de manera bastante uniforme. Pero la página de wikipedia menciona que los números primos más altos a menudo están altamente correlacionados al …
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¿Cómo podemos obtener una distribución normal como si el rango de valores de nuestra variable aleatoria está acotado?
Digamos que tenemos una variable aleatoria con un rango de valores delimitados por y b , donde a es el valor mínimo yb el valor máximo.aaabbbaaabbb Me dijeron que como n→∞n→∞n \to \infty , donde nnn es el tamaño de nuestra muestra, la distribución muestral de nuestras medias muestrales es …
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Diferencias entre PROC Mixed y lme / lmer en R - grados de libertad
Nota: esta pregunta es una nueva publicación, ya que mi pregunta anterior tuvo que ser eliminada por razones legales. Al comparar PROC MIXED de SAS con la función lmedel nlmepaquete en R, me topé con algunas diferencias bastante confusas. Más específicamente, los grados de libertad en las diferentes pruebas difieren …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
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¿Cómo muestrear rápidamente X si exp (X) ~ Gamma?
Tengo un problema de muestreo simple, donde mi bucle interno se ve así: v = sample_gamma(k, a) donde sample_gammamuestras de la distribución Gamma para formar una muestra de Dirichlet. Funciona bien, pero para algunos valores de k / a, algunos de los flujos de cálculo aguas abajo. Lo adapté para …
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Métodos MCMC: ¿quemar muestras?
En los métodos MCMC , sigo leyendo sobre el burn-intiempo o el número de muestras "burn". ¿Qué es esto exactamente y por qué es necesario? Actualizar: Una vez que MCMC se estabiliza, ¿permanece estable? ¿Cómo se relaciona la noción de burn-intiempo con la de tiempo de mezcla?
12 sampling  mcmc 
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¿Muestreo de distribución marginal usando distribución condicional?
Quiero muestrear a partir de una densidad univariada pero solo sé la relación:fXfXf_X fX(x)=∫fX|Y(x|y)fY(y)dy.fX(x)=∫fX|Y(x|y)fY(y)dy.f_X(x) = \int f_{X\vert Y}(x\vert y)f_Y(y) dy. Quiero evitar el uso de MCMC (directamente en la representación integral) y, dado que y son fáciles de muestrear, estaba pensando en usar el siguiente muestreador :f Y ( y …
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