Déterminer comment simuler quelque chose est souvent le meilleur moyen de comprendre les principes sous-jacents. Je ne sais pas exactement comment simuler ce qui suit. Supposer que Oui∼ N( μ ,σ2)Oui∼N(μ,σ2)Y \sim N(\mu, \sigma^{2}) et cela μμ\mu a une distribution antérieure qui est N(...
L'un de nos experts Monte-Carlo peut-il expliquer l'attente "inattendue" à la fin de cette réponse ? Résumé ex post facto de l'autre question / réponse: si sont des variables aléatoires IID et que les attentes existent, alors un simple argument de symétrie montre que , mais une expérience de Monte...
Mon but ultime est de pouvoir générer un vecteur de taille NNNdes variables aléatoires de Bernoulli corrélées. Une façon de le faire est d'utiliser l'approche Coupla gaussienne. Cependant, l'approche Coupla gaussienne me laisse juste un vecteur: (p1, … ,pN) ∈ [ 0 , 1]N(p1,…,pN)∈[0,1]N (p_1, \ldots,...
La régression et l'apprentissage automatique sont utilisés en sciences naturelles pour tester des hypothèses, estimer des paramètres et faire des prédictions en ajustant des modèles aux données. Cependant, quand j'ai un modèle a priori , je ne veux faire aucun ajustement --- par exemple, un modèle...