Preguntas etiquetadas con simulation

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

¿Cómo puedo generar series de tiempo binarias tales que: Se especifica la probabilidad promedio de observar 1 (digamos 5%); ¿Probabilidad condicional de observar 1 en el tiempo ttt dado el valor en (digamos 30% si el valor de era 1)?t−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

Estoy tratando de entender las cadenas de Markov usando SAS. Entiendo que un proceso de Markov es uno en el que el estado futuro depende solo del estado actual y no del estado pasado y hay una matriz de transición que captura la probabilidad de transición de un estado a …

15 probability  simulation  mcmc  monte-carlo  markov-process 

En un artículo de investigación sobre el análisis de sensibilidad de un modelo de ecuación diferencial ordinaria de un sistema dinámico, el autor proporcionó la distribución de un parámetro del modelo como Distribución normal (media = 1e-4, std = 3e-5) truncada al rango [0.5e -4 1,5e-4]. Luego usa muestras de …

14 distributions  simulation  truncation 

Soy nuevo en el lenguaje R. Me gustaría saber cómo simular a partir de un modelo de regresión lineal múltiple que cumpla con los cuatro supuestos de la regresión. Ok, gracias. Digamos que quiero simular los datos basados ​​en este conjunto de datos: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) entonces obtengo …

14 r  multiple-regression  simulation 

Actualmente estoy tratando de entender algunas cosas relacionadas con el arranque paramétrico. La mayoría de las cosas son probablemente triviales, pero todavía creo que puede haber pasado algo por alto. Supongamos que quiero obtener intervalos de confianza para los datos utilizando un procedimiento de arranque paramétrico. Entonces tengo esta muestra …

13 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

Estoy buscando un paquete R general, limpio y rápido (es decir, usando rutinas C ++) para simular rutas desde una difusión no lineal no homogénea como (1) usando el esquema de Euler-Maruyama, el esquema de Milstein (o cualquier otro). Está destinado a integrarse en un código de estimación más grande …

13 r  simulation  stochastic-processes  markov-process 

Me preguntaba cómo generaría datos a partir de una ecuación de regresión de Poisson en R? Estoy un poco confundido sobre cómo abordar el problema. Entonces, si supongo que tenemos dos predictores y X 2 que se distribuyen N ( 0 , 1 ) . Y la intersección es 0 …

13 r  regression  poisson-distribution  simulation 

El siguiente problema ha sido publicado en la página de Facebook de Mensa International: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad La publicación en sí recibió más de 1000 comentarios, pero no entraré en detalles sobre el debate allí, ya que sé que esta es la paradoja de Bertrand y la respuesta es . Lo que …

12 r  probability  simulation  monte-carlo  paradox 

Tenemos una gran variedad de métodos para la generación aleatoria a partir de distribuciones univariadas (transformación inversa, aceptar-rechazar, Metropolis-Hastings, etc.) y parece que podemos tomar muestras de literalmente cualquier distribución válida, ¿es eso cierto? ¿Podría proporcionar algún ejemplo de distribución univariada que sea imposible generar aleatoriamente? Creo que el ejemplo …

12 distributions  simulation  random-generation  mgf  philosophical 

Resumen de la pregunta Advertencia: esta pregunta requiere mucha configuración. Por favor, tenga paciencia conmigo. Un colega mío y yo estamos trabajando en un diseño de experimento. El diseño debe evitar una gran cantidad de restricciones, que enumeraré a continuación. Desarrollé un diseño que satisface las limitaciones y que nos …

12 mixed-model  experiment-design  simulation  confounding 

Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Estoy tratando de probar varios enfoques de análisis de datos funcionales. Idealmente, me gustaría probar el panel de enfoques que tengo sobre datos funcionales simulados. Intenté generar FD simulada utilizando un enfoque basado en un ruido gaussiano sumador (código a continuación), pero las curvas resultantes se ven demasiado resistentes en …

12 r  simulation  functional-data-analysis 

Estoy muy interesado en el potencial del análisis estadístico para la simulación / pronóstico / estimación de funciones, etc. Sin embargo, no sé mucho al respecto y mi conocimiento matemático aún es bastante limitado: soy un estudiante de pregrado en ingeniería de software. Estoy buscando un libro que me ayude …

12 r  regression  machine-learning  references  simulation 

Antecedentes Estoy diseñando una simulación de Monte Carlo que combina las salidas de series de modelos, y quiero estar seguro de que la simulación me permitirá hacer afirmaciones razonables sobre la probabilidad del resultado simulado y la precisión de esa estimación de probabilidad. La simulación determinará la probabilidad de que …

12 confidence-interval  monte-carlo  standard-error  simulation