«random-generation» etiketlenmiş sorular

Rasgele bir ilişkiyi gösteren bir tablo oluşturmak istiyorum arasında boyutu, bir orta güçlü bir ilişki mevcut olduğu: n × nCC\mathbf Cn×nn×nn \times n boyutunda kare gerçek simetrik matris, örneğin ;n×nn×nn \times nn=100n=100n=100 pozitif-kesin, yani tüm özdeğerlerle gerçek ve pozitif; tam rütbe; tüm diagonal elemanlar eşittir ;111 köşegen dışı elemanlar makul …

25 random-generation  covariance-matrix  correlation-matrix 

satırları ve sütunlarıyla rastgele kare olmayan matrisler oluşturmalı, rasgele ortalama = 0 ile dağıtılmış elemanlar oluşturmalı ve her satırın uzunluğu (L2 normu) ve her sütunun uzunluğu kısıtlanmalı. . Eşdeğer olarak, her satır için kare değerlerin toplamı 1 ve her sütun için .C 1 √R,RRCCC111 RR,C--√RC\sqrt{\frac{R}{C}}R,CRC\frac{R}{C} Şimdiye kadar bunu başarmanın bir …

25 random-generation  normalization  markov-process  random-matrix 

Bir dairenin içine rastgele noktaların enjeksiyonunu simüle etmeye çalışıyordum, öyle ki dairenin herhangi bir kısmı aynı kusura sahip olma olasılığına sahip. Çemberi eşit alanlı dikdörtgenlere böldüğümde ortaya çıkan dağılımın alan sayısının Poisson dağılımını takip etmesini beklerdim. Sadece dairesel bir alana yerleştirme noktaları gerektirdiğinden, kutupsal koordinatlara iki düzgün rasgele dağılım enjekte …

24 random-generation  circular-statistics 

Birçok çevrimiçi oyunda, oyuncular zor bir görevi tamamladığında, bazen görevi tamamlayan herkesin kullanabileceği özel bir ödül verilir. bu genellikle bir montajdır (taşıma yöntemi) veya başka bir makyaj malzemesidir (karakterin performansını artırmayan ve esas olarak görünüm kişiselleştirmesi için kullanılır). Böyle bir ödül verildiğinde, ödülü kimin kazandığını belirlemenin en yaygın yolu rastgele …

23 probability  random-generation 

İki değişken oluşturmak istiyorum. Bunlardan biri ikili sonuç değişkenidir (başarı / başarısızlık) ve diğeri yıllardır. Yaşın başarı ile pozitif olarak ilişkili olmasını istiyorum. Örneğin, yüksek yaş segmentlerinde düşükten daha fazla başarı olması gerekir. İdeal olarak, korelasyon derecesini kontrol edebilecek konumda olmalıyım. Bunu nasıl yaparım? Teşekkürler

23 correlation  random-variable  random-generation  binary-data 

Bir kovaryans matrisi ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_s , örnek kovaryans matrisi Σ^= ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s ? Daha genel olarak: sık sık bir yoğunluk ile ilgili üretim verileri ile ilgili olarak f( x | θ )f(x|θ) f(x \vert \boldsymbol\theta) , veri ile xxx bazı parametre vektörü verilen θθ\boldsymbol\theta . Bu, daha …

22 correlation  sampling  random-generation  covariance-matrix 

Her zamanki google aramayı vs. denedim, ancak bulduğum cevapların çoğu Python veya C ++ gibi belirli bir şekilde belirsiz ya da dile / kütüphaneye stdlib.haitti. Örnek olarak, çoğu tohumun rastgele sayı üretecinin başlangıç ​​noktası olduğunu ve aynı tohumun her zaman aynı rastgele sayıyı ürettiğini söylüyor . Bunun anlamı ne? Çıktı …

21 random-generation 

Doğrusal bir dönüşüm yaklaşımı sonrasında ilişkili rasgele binom değişkenleri oluşturmanın mümkün olup olmadığını merak ediyordum. Aşağıda, R'de basit bir şey denedim ve bazı korelasyonlar üretti. Ama bunu yapmanın ilkeli bir yolu olup olmadığını merak ediyordum? X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X3 = rbinom(1e4, …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

Tersine çevirme yöntemi nasıl çalışır? Rasgele bir numune olması demek yoğunluğu ile boyunca ve bu nedenle ile . Sonra inversiyon yöntemi ile olarak dağılımını elde ederim . X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_nf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} 0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1FX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}(0,1)(0,1)(0,1)XXXF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta Peki dağılımına sahip mi? Tersine çevirme yöntemi böyle mi çalışır?uθuθu^\thetaXXX u&lt;-runif(n) x&lt;-u^(theta)

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

Örneğin, içinde R, MASS::mvrnorm()işlev istatistiklerde çeşitli şeyleri göstermek için veri üretmek için kullanışlıdır. SigmaDeğişkenlerin kovaryans matrisini belirten simetrik bir matris olan zorunlu bir argüman alır . Rasgele girişlerle simetrik bir n×nn×nn\times n matrisi nasıl oluştururum ?

21 r  random-generation  covariance-matrix 

Kümülatif dağıtım işlevi ile bir dağıtımdan sahte rasgele sayılar simüle R bir program yazmaya çalışıyorum: F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp⁡(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq 0 buradaa,b&gt;0,p∈(0,1)a,b&gt;0,p∈(0,1)a,b>0, p \in (0,1) Ters dönüşüm örneklemeyi denedim ama tersi analitik olarak çözülebilir görünmüyor. Bu soruna bir çözüm önerebilirseniz sevinirim

20 r  random-generation 

Uyarlanabilir MCMC hakkında okuyorum (bakınız örneğin Markov Zinciri El Kitabı El Kitabı Bölüm 4 , ed. Brooks ve ark., 2011; ve ayrıca Andrieu &amp; Thoms, 2008 ). nnnp ( n )p(n)p(n)limn → ∞p ( n ) = 0limn→∞p(n)=0\lim_{n \rightarrow \infty} p(n) = 0 Bu sonuç asemptotik olarak (posteriori) sezgiseldir. Adaptasyon …

20 simulation  mcmc  random-generation  metropolis-hastings 

Bir karışım dağılımından ve özellikle Normal dağılımların bir karışımından nasıl numune alabilirim R? Örneğin, örnek almak istersem: 0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1)0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; + \;0.2\!\times\mathcal{N}(3,.1) bunu nasıl yapabilirim?

20 r  random-generation  mixture 

Bir korelasyon matrisi verildiğinde ilişkili rasgele değişkenleri simüle etmek için Cholesky ayrışmasını kullanıyorum. Mesele şu ki, sonuç asla korelasyon yapısını verildiği gibi yeniden üretmez. İşte Python'da durumu göstermek için küçük bir örnek. import numpy as np n_obs = 10000 means = [1, 2, 3] sds = [1, 2, 3] # …

19 correlation  random-generation  cholesky 

Ortalama = , varyans = , korelasyon katsayısı = 0.8 ile korelasyonlu rasgele dizi üretmeye çalışıyorum . Aşağıdaki kodda, kullandığım ve standart sapmalar ve ve araç olarak kullanılır.1 0.80001110.80.80.8s1s2m1m2 p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 * u + m1 y = s2 …

19 correlation  matlab  random-generation  correlation-matrix