Une forêt aléatoire est une collection d' arbres de décision formés en sélectionnant de manière aléatoire uniquement certaines fonctionnalités avec lesquelles construire chaque arbre (et parfois en ensachant les données d'entraînement). Apparemment, ils apprennent et se généralisent bien. Quelqu'un...
Je regardais cette page sur l'implémentation Monte Carlo du test Lillefors. Je ne comprends pas cette phrase: Il y a une erreur aléatoire dans ce calcul à partir de la simulation. Cependant, en raison de l'astuce d'ajouter 1 au numérateur et au dénominateur dans le calcul de la valeur P, il peut...
J'essaie de résoudre l'exercice suivant, mais je n'ai en fait aucune idée de la façon de commencer à le faire. J'ai trouvé un code dans mon livre qui lui ressemble mais c'est un exercice complètement différent et je ne sais pas comment les relier les uns aux autres. Comment puis-je commencer à...
Lorsqu'un ensemble d'équations ne peut pas être résolu analytiquement, alors nous pouvons utiliser un algorithme de descente de gradient. Mais il semble qu'il y ait aussi la méthode de simulation de Monte Carlo qui peut être utilisée pour résoudre des problèmes qui n'ont pas de solutions...
Le papier est ici . La politique de déploiement ... est une politique de softmax linéaire basée sur des fonctionnalités rapides, calculées de manière incrémentielle et basées sur des modèles locaux ... Je ne comprends pas ce qu'est la politique de déploiement et comment elle est liée au réseau de...
Je voudrais résoudre le projet Euler 213 mais je ne sais pas par où commencer parce que je suis un profane dans le domaine des statistiques, notez qu'une réponse précise est requise pour que la méthode Monte Carlo ne fonctionne pas. Pourriez-vous me recommander quelques sujets de statistiques?...
Supposons un fichier de données avec plus de 80 millions de uns et de zéros, générés aléatoirement. A partir de ce fichier, nous voulons créer une liste d'entiers décimaux aléatoires. C'est le plan pour faire cette conversion. Divisez les 80 millions de chiffres en groupes de 4 chiffres binaires....
Dans l'article fondateur "Rao-Blackwellised Particle Filtering for Dynamic Bayesian Networks" par A. Doucet et. Al. un filtre séquentiel de monte carlo (filtre à particules) est proposé, qui utilise une sous-structure linéaire dans un processus de markov . Par marginalisation de cette structure...
J'ai la question suivante pour un cours sur lequel je travaille: Mener une étude Monte Carlo pour estimer les probabilités de couverture de l'intervalle de confiance bootstrap normal standard et de l'intervalle de confiance bootstrap de base. Échantillon d'une population normale et vérifier les...
Je voudrais générer des données avec "Model 1" et les adapter avec "Model 2". L'idée sous-jacente est d'étudier les propriétés de robustesse du «modèle 2». Je suis particulièrement intéressé par le taux de couverture de l'intervalle de confiance à 95% (basé sur l'approximation normale). Comment...
Une situation extrêmement courante en infographie est que la couleur d'un pixel est égale à l'intégrale d'une fonction à valeur réelle. Souvent, la fonction est trop compliquée à résoudre analytiquement, nous nous retrouvons donc avec une approximation numérique. Mais la fonction est également...
Contexte : J'ai un doctorat en psychologie sociale, où les statistiques théoriques et les mathématiques étaient à peine couvertes dans mes cours quantitatifs. Au cours des études de premier cycle et des cycles supérieurs, on m'a enseigné (un peu comme beaucoup d'entre vous aussi dans les sciences...
Je traite généralement des données où plusieurs individus sont chacun mesurés plusieurs fois dans chacune de 2 conditions ou plus. J'ai récemment joué avec la modélisation à effets mixtes pour évaluer les preuves des différences entre les conditions, la modélisation individualcomme un effet...
Dans mon programme, je dois exécuter N threads séparés chacun avec leur propre RNG qui est utilisé pour échantillonner un grand ensemble de données. J'ai besoin de pouvoir semer tout ce processus avec une seule valeur afin de pouvoir reproduire les résultats. Suffit-il d'augmenter simplement...
Ma question porte sur le nombre requis de simulations pour la méthode d'analyse de Monte Carlo. Pour autant que je vois le nombre requis de simulations pour toute erreur de pourcentage autorisée (par exemple, 5) est EEEn={100⋅zc⋅std(x)E⋅mean(x)}2,n={100⋅zc⋅std(x)E⋅mean(x)}2, n = \left\{\frac{100...
Soit une séquence de variables aléatoires iid échantillonnées à partir d'une distribution alpha stable , avec les paramètres .X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 Considérons maintenant la...
Il existe de nombreuses publications sur les diagnostics de convergence de la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC), y compris le diagnostic Gelman-Rubin le plus populaire. Cependant, tous ces éléments évaluent la convergence de la chaîne de Markov et abordent ainsi la question du rodage. Une fois...
Je travaille sur une fonction Monte Carlo pour évaluer plusieurs actifs avec des rendements partiellement corrélés. Actuellement, je viens de générer une matrice de covariance et d'alimenter la rmvnorm()fonction dans R. (Génère des valeurs aléatoires corrélées.) Cependant, si l'on regarde les...
Supposons que je veuille échantillonner à partir d'une distribution continue p(x)p(x)p(x) . Si j'ai une expression de ppp sous la forme p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) ai⩾0,∑iai=1ai⩾0,∑iai=1a_i \geqslant 0, \sum_i a_i= 1 pfifif_ippp Échantillonnage d'une...
Je teste l'indépendance dans une table de contingenceJe ne sais pas si le test G ou le test chi carré de Pearson est meilleur. La taille de l'échantillon est de l'ordre de centaines, mais le nombre de cellules est faible. Comme indiqué sur la page Wikipedia , l'approximation de la distribution du...