«monte-carlo» etiketlenmiş sorular

Bir rasgele orman topluluğudur karar ağaçları rastgele (ve bazen eğitim verileri torbalama) ile her ağaç oluşturmak için yalnızca belirli özelliklerini seçerek kurdu. Görünüşe göre iyi öğreniyor ve genelleştiriyorlar. Karar ağacı alanından MCMC örneklemesi yapan veya bunları rastgele ormanlarla karşılaştıran var mı? MCMC'yi çalıştırmanın ve tüm örneklenmiş ağaçları kaydetmenin hesaplama açısından …

11 mcmc  monte-carlo  random-forest  cart 

Tipik olarak, birden fazla bireyin her biri 2 veya daha fazla koşulda birden çok kez ölçüldüğü verilerle ilgilenirim. Son zamanlarda, koşullar arasındaki farklılıklar için kanıtları değerlendirmek için karışık efekt modelleme ile, individualrastgele bir etki olarak modelleme ile oynuyorum . Böyle bir modellemeden tahminlerle ilgili belirsizliği görselleştirmek için, bootstrap'i her bir …

11 confidence-interval  mixed-model  bootstrap  monte-carlo  simulation 

Üzerinde çalıştığım bir ders için şu sorum var: Standart normal bootstrap güven aralığının ve temel bootstrap güven aralığının kapsama olasılıklarını tahmin etmek için bir Monte Carlo çalışması yapın. Normal bir popülasyondan örnek alın ve örnek ortalaması için ampirik kapsama oranlarını kontrol edin. Standart normal bootstrap CI için kapsama olasılıkları kolaydır: …

11 r  confidence-interval  self-study  bootstrap  monte-carlo 

Project Euler 213'ü çözmek istiyorum, ancak nereden başlayacağımı bilmiyorum çünkü İstatistik alanında uzmanım, Monte Carlo yönteminin işe yaramayacağı için doğru bir yanıtın gerekli olduğuna dikkat edin. Okumam gereken bazı istatistik konularını önerebilir misiniz? Lütfen çözümü buraya göndermeyin. Pire sirki 30 × 30 karelik ızgara, başlangıçta kare başına bir pire olmak …

11 self-study  monte-carlo  markov-process 

Bilgisayar grafiklerinde son derece yaygın olan bir durum, bazı piksellerin renginin, bazı gerçek değerli fonksiyonların integraline eşit olmasıdır. Genellikle işlev analitik olarak çözmek için çok karmaşıktır, bu nedenle sayısal yaklaşımla bırakılmıştır. Ancak, işlevin hesaplanması da genellikle çok pahalıdır, bu nedenle kaç örnek hesaplayabileceğimiz konusunda büyük ölçüde kısıtlanmıştır. (Örneğin, sadece bir …

11 estimation  monte-carlo  function  quasi-monte-carlo 

Bir denklem seti analitik olarak çözülemezse, bir degrade iniş algoritması kullanabiliriz. Ancak analitik çözümleri olmayan problemleri çözmek için kullanılabilecek Monte Carlo simülasyonu yöntemi de var gibi görünüyor. Degrade inişin ne zaman ve Monte Carlo'nun ne zaman kullanılacağını nasıl söyleyebilirim? Yoksa 'simülasyon' terimini 'optimizasyon' ile karıştırıyor muyum? Çok teşekkür ederim!

11 monte-carlo  gradient-descent 

Varsayalım sürekli dağılımından örnek almak istiyorum . Formda ifadesi varsapp(x)p(x)p(x)ppp p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) burada ve f_i kolayca örneklenebilen dağılımlardır, o zaman kolayca p ile örnekleri oluşturabilirim :ai⩾0,∑iai=1ai⩾0,∑iai=1a_i \geqslant 0, \sum_i a_i= 1fifif_ippp A_i olasılığı olan bir i etiketini örneklemeiiiaiaia_i Örnekleme X∼fiX∼fiX \sim f_i aiaia_i ara sıra negatifse bu …

10 simulation  monte-carlo  mixture  accept-reject 

Şu anda birkaç ODE oluşan bir model için parametreleri tahmin etmek için bayes bir yaklaşım kullanıyorum. Tahmin etmek için 15 parametrem olduğu için, örnekleme alanım 15 boyutlu ve posterior dağılım için araştırdığım, çok düşük olasılıklı büyük bölgeler tarafından çok izole edilmiş birçok yerel maksimuma sahip gibi görünüyor. Monte Carlo zincirlerimin …

10 bayesian  mcmc  monte-carlo  ergodic 

Let X1,X2,…,X3nX1,X2,...,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n} , bir örneklenmiş Rasgele değişkenlerin bir dizisi alfa sabit dağılımı parametreleri ile, 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 . Şimdi dizisini düşünün Y1,Y2,…,YnY1,Y2,...,YnY_1, Y_2, \ldots, Y_{n}, burada Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3-1Y_{j+1} = X_{3j+1}X_{3j+2}X_{3j+3} - 1 , j=0,…,n−1j=0,…,n−1j=0, \ldots, n-1 …

10 probability  self-study  monte-carlo  convergence  order-statistics 

Ben bir olasılık tablosunda bağımsızlığı test ediyorum . G-testi veya Pearson ki-kare testinin daha iyi olup olmadığını bilmiyorum . Örnek boyutu yüzlercedir ancak bazı düşük hücre sayıları vardır. Wikipedia sayfasında belirtildiği gibi , ki-kare dağılımına yaklaşım, G-testi için Pearson'un ki-kare testinden daha iyidir. Ama p-değerini hesaplamak için Monte Carlo simülasyonunu …

10 chi-squared  p-value  monte-carlo  contingency-tables 

Sorum Monte Carlo analiz yöntemi için gerekli sayıda simülasyon ile ilgili. Gördüğüm kadarıyla, izin verilen herhangi bir yüzde hatası için gerekli simülasyon sayısını (ör. 5) EEEn = { 100 ⋅ zc⋅ standart ( x )E⋅ ortalama ( x )}2,n={100⋅zc⋅std(x)E⋅anlamına gelmek(x)}2, n = \left\{\frac{100 \cdot z_c \cdot \text{std}(x)}{E \cdot \text{mean}(x)} \right\}^2 …

10 standard-deviation  monte-carlo  power-analysis 

Kısmen ilişkili getirileri olan birkaç varlığa değer vermek için Monte Carlo işlevi üzerinde çalışıyorum. Şu anda, sadece bir kovaryans matrisi üretiyorum ve rmvnorm()R'deki işleve besliyorum. (İlişkili rasgele değerler üretir.) Ancak, bir varlığın getirilerinin dağılımına bakıldığında, normal olarak dağıtılmaz. Bu gerçekten iki bölümden oluşan bir soru: 1) Tek bir PDF veya …

10 mcmc  monte-carlo  pdf 

Programımda, her biri büyük bir veri kümesi örneklemek için kullanılan kendi RNG ile N ayrı iş parçacıkları çalıştırmak gerekir. Sonuçların çoğaltılması için tüm bu süreci tek bir değerle tohumlayabilmem gerekiyor. Her indeks için tohumu basitçe art arda artırmak yeterli midir? Şu anda Mersenne Twister sahte rasgele sayı üreteci kullanan numpy's …

10 python  monte-carlo  random-generation  numpy 

Markov Zinciri Monte Carlo, numuneleri doğrudan çizemediğimiz standart olmayan dağıtımlardan (Monte Carlo ortamında) numune almamıza izin veren Markov zincirlerine dayanan bir yöntemdir. Benim sorum Markov zincirinin Monte Carlo örneklemesi için neden "son teknoloji" olduğudur. Alternatif bir soru, Monte Carlo örneklemesi için kullanılabilecek Markov zincirleri gibi başka yollar var mı? MCMC'nin …

10 sampling  mcmc  monte-carlo  markov-chain  stochastic-approximation 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction