Cette question de validation croisée portant sur la simulation d'un échantillon conditionnel à une somme fixe m'a rappelé un problème posé par George Casella . Étant donné un modèle paramétrique f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta) et un échantillon iid de ce modèle , le MLE de est donné par Pour une valeur...
J'ai entendu que dans l'hypothèse nulle, la distribution de la valeur de p devrait être uniforme. Cependant, les simulations du test binomial dans MATLAB renvoient des distributions très différentes de celles uniformes avec une moyenne supérieure à 0,5 (0,518 dans ce cas): coin = [0 1]; success_vec...
J'ai effectué une évaluation informatisée des différentes méthodes d'ajustement d'un type particulier de modèle utilisé dans les sciences paléo. J'avais un ensemble d'entraînement de grande taille et j'ai donc mis au hasard (échantillonnage aléatoire stratifié) un ensemble de tests de côté. J'ai...
J'ai besoin de générer des nombres aléatoires suivant la distribution normale dans l'intervalle (a,b)(a,b)(a,b) . (Je travaille dans R.) Je sais que la fonction rnorm(n,mean,sd)générera des nombres aléatoires suivant la distribution normale, mais comment définir les limites d'intervalle à...
Supposons que j'ai deux distributions marginales univariées, disons FFF et GGG , à partir desquelles je peux simuler. Maintenant, construisons leur distribution conjointe en utilisant une copule gaussienne , notée C(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) . Tous les paramètres sont connus. Existe-t-il une...
Simulation de novo des données d'un bloc de données de conception expérimentale. En mettant l'accent sur R (même si une autre solution linguistique serait formidable). Lors de la conception d'une expérience ou d'une enquête, la simulation de données et la réalisation d'une analyse sur ces données...
Supposons que j'ai une fonction g(x)g(x)g(x) que je souhaite intégrer ∫∞−∞g(x)dx.∫−∞∞g(x)dx. \int_{-\infty}^\infty g(x) dx. Bien sûr, en supposant que g(x)g(x)g(x) passe à zéro aux points d'extrémité, pas d'explosions, belle fonction. Une façon avec laquelle j'ai joué est d'utiliser l'algorithme...
Le calcul bayésien approximatif est une technique vraiment cool pour ajuster essentiellement n'importe quel modèle stochastique, destiné aux modèles où la probabilité est intraitable (par exemple, vous pouvez échantillonner à partir du modèle si vous fixez les paramètres mais vous ne pouvez pas...
Comment puis-je générer des séries temporelles binaires telles que: La probabilité moyenne d'observer 1 est spécifiée (disons 5%); Probabilité conditionnelle d'observer 1 au temps étant donné la valeur à t - 1 (disons 30% si t - 1tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1 valeur était 1)?...
Afin de simuler une distribution normale à partir d'un ensemble de variables uniformes, il existe plusieurs techniques: L'algorithme de Box-Muller , dans lequel on échantillonne deux variables uniformes indépendantes sur et les transforme en deux distributions normales standard indépendantes via:...
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test...
J'ai récemment acheté une ressource d'entrevue en science des données dans laquelle l'une des questions de probabilité était la suivante: Étant donné les tirages d'une distribution normale avec des paramètres connus, comment pouvez-vous simuler les tirages d'une distribution uniforme? Mon processus...
J'essaie de comprendre les chaînes de Markov en utilisant SAS. Je comprends qu'un processus de Markov est un processus dans lequel l'état futur dépend uniquement de l'état actuel et non de l'état passé et il existe une matrice de transition qui capture la probabilité de transition d'un état à un...
Dans un article de recherche sur l'analyse de sensibilité d'un modèle d'équation différentielle ordinaire d'un système dynamique, l'auteur a fourni la distribution d'un paramètre de modèle en tant que distribution normale (moyenne = 1e-4, std = 3e-5) tronquée à la plage [0,5e -4 1,5e-4]. Il utilise...
Je suis nouveau dans le langage R. Je voudrais savoir comment simuler à partir d'un modèle de régression linéaire multiple qui remplit les quatre hypothèses de la régression. D'accord, merci. Disons que je veux simuler les données sur la base de cet ensemble de données:
Je recherche un package R général, propre et rapide (c'est-à-dire en utilisant des routines C ++) pour simuler des chemins à partir d'une diffusion non linéaire non homogène comme (1) en utilisant le schéma Euler-Maruyama, le schéma Milstein (ou tout autre). Celui-ci est destiné à être intégré dans...
J'essaie actuellement de comprendre certaines choses concernant le bootstrap paramétrique. La plupart des choses sont probablement insignifiantes, mais je pense toujours avoir raté quelque chose. Supposons que je souhaite obtenir des intervalles de confiance pour les données à l'aide d'une...
Je me demandais comment générer des données à partir d'une équation de régression de Poisson dans R? Je suis un peu confus sur la façon d'aborder le problème. Donc, si je suppose que nous avons deux prédicteurs et qui sont distribués . Et l'ordonnée à l'origine est 0 et les deux coefficients sont...
Je suis très intéressé par le potentiel de l'analyse statistique pour la simulation / prévision / estimation de fonction, etc. Cependant, je n'en sais pas grand-chose et mes connaissances mathématiques sont encore assez limitées - je suis un étudiant de premier cycle en génie logiciel. Je cherche...
Nous avons une grande variété de méthodes de génération aléatoire à partir de distributions univariées (transformation inverse, acceptation-rejet, Metropolis-Hastings, etc.) et il semble que nous pouvons échantillonner à partir de n'importe quelle distribution valide - est-ce vrai? Pourriez-vous...