Preguntas etiquetadas con simulation

Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos original. ¿Cómo incorporo este …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

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 

No soy un estadista Entonces, tengan paciencia con mis errores si los hay. ¿Podría explicar de manera simple cómo se realiza la simulación? Sé que selecciona una muestra aleatoria de una distribución normal y la usa para simular. Pero, no entiendo claramente.

10 simulation 

Me gustaría generar datos aleatorios a partir de una distribución normal restringida usando R. Por ejemplo, es posible que desee simular una variable de una distribución normal con mean=3, sd= 2y cualquier valor mayor que 5 se muestrea de la misma distribución normal. Por lo tanto, para la función general, …

10 r  normal-distribution  simulation  truncation 

Me encontré con el siguiente problema de simulación: dado un conjunto de números reales conocidos, una distribución en está definida por donde denota la parte positiva de . Si bien puedo pensar en una muestra de Metropolis-Hastings dirigida a esta distribución, me pregunto si existe una muestra directa eficiente, aprovechando …

9 simulation  algorithms  random-generation  computational-statistics  metropolis-hastings 

Yo estaba tratando de responder a la pregunta Evaluar solidario de Importancia método de muestreo en I . Básicamente, el usuario necesita calcular ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx usando la distribución exponencial como la distribución de importancia q(x)=λ exp−λxq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} y encuentre el valor de que da la mejor aproximación a la …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

Estoy tratando de simular un conjunto de datos que coincida con los datos empíricos que tengo, pero no estoy seguro de cómo estimar los errores en los datos originales. Los datos empíricos incluyen la heterocedasticidad, pero no estoy interesado en transformarlos, sino en utilizar un modelo lineal con un término …

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Supongamos que queremos calcular algunas expectativas: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Supongamos que queremos aproximar esto usando la simulación de Monte Carlo. EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)miYmiXEl |Y[F(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1SF(Xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx \frac1{RS}\sum_{r=1}^R\sum_{s=1}^Sf(x^{r,s},y^r) Pero supongamos que es costoso para extraer muestras de ambas distribuciones, por lo que sólo podemos darnos el lujo de dibujar un número fijo . KKK ¿Cómo debemos …

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¿Alguien puede decirme cómo simular , donde , usando un lanzamiento de monedas (tantas veces como sea necesario) con ?Bernoulli(ab)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right)a,b∈Na,b∈Na,b\in \mathbb{N}P(H)=pP(H)=pP(H)=p Estaba pensando en usar muestras de rechazo, pero no pude precisarlo.

9 probability  simulation  bernoulli-distribution  rejection-sampling 

El siguiente modelo logístico multinivel con una variable explicativa en el nivel 1 (nivel individual) y una variable explicativa en el nivel 2 (nivel grupal): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j … ( 2 ) π 1 j = γ 10 …

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La versión corta fuera de contexto Sea una variable aleatoria con CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} Digamos que quería simular dibujos …

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Obtuve de otras publicaciones que no se puede atribuir 'importancia' o 'importancia' a las variables predictoras que ingresan en un modelo de lazo porque calcular los valores p o las desviaciones estándar de esas variables todavía es un trabajo en progreso. Bajo ese razonamiento, ¿es correcto afirmar que uno NO …

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Los resultados asintóticos no pueden ser probados por simulación por computadora, porque son declaraciones que involucran el concepto de infinito. Pero deberíamos poder tener la sensación de que las cosas realmente marchan como la teoría nos lo dice. Considere el resultado teórico limn → ∞PAG( | XnorteEl | >ϵ)=0,ϵ > …

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Quiero evaluar la precisión de las pruebas de normalidad en diferentes tamaños de muestra en R (me doy cuenta de que las pruebas de normalidad pueden ser engañosas ). Por ejemplo, para ver la prueba de Shapiro-Wilk, estoy realizando la siguiente simulación (además de trazar los resultados) y esperaría que …

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Estoy interesado en encontrar un procedimiento para simular datos que sean consistentes con un modelo de mediación específico. De acuerdo con el marco general del modelo de ecuación estructural lineal para probar los modelos de mediación descritos por primera vez por Barron y Kenny (1986) y descritos en otros lugares, …

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