«simulation» etiketlenmiş sorular

Bilgisayar modellerinden sonuç üretmeyi içeren geniş bir alan.

1
Gözlenen ve beklenen olayları nasıl karşılaştırırım?
Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

1
Dağıtımların simülasyonu
Bir Kapasite Planlama ödevi üzerinde çalışıyorum ve bazı kitaplar okudum. Bu özellikle dağıtımlarla ilgilidir. R kullanıyorum. Veri dağıtımımın ne olduğunu belirlemek için önerilen yaklaşım nedir? Onu tanımlamak için istatistiksel yöntemler var mı? Bu diyagram var. R kullanarak simülasyon yaklaşımları nelerdir? Burada üstel gibi belirli bir dağıtım için veri oluşturmak istiyorum. …

2
R'de tekrarlanan ölçümlerin çok değişkenli sonuçları nasıl simüle edilir?
@whuber, bir zaman noktası için çok değişkenli sonuçların ( , ve ) nasıl simüle edileceğini göstermiştir .y1y1y_1y2y2y_2y3y3y_3 Bildiğimiz gibi, boyuna veriler genellikle tıbbi çalışmalarda ortaya çıkar. Sorum, R'de çok değişkenli sonuçların tekrarlanan ölçümlerin nasıl simüle edileceğidir? Örneğin, iki farklı tedavi grubu için 5 farklı zaman noktasında , ve tekrar tekrar …

2
Katlanmış normal dağılımdan örnekleme, normal dağılımdan örneklemeye eşdeğer mi 0'da kesilir?
Normal bir yoğunluktan benzetmek istiyorum (ortalama = 1, sd = 1 diyelim) ama sadece pozitif değerler istiyorum. Bir yol normalden simüle etmek ve mutlak değeri almaktır. Bunu katlanmış bir normal olarak düşünüyorum. R'de, kesik rastgele değişken üretimi için fonksiyonlar olduğunu görüyorum. Kesik bir normalden (0'da kesme) simüle edersem, bu katlanmış …

3
Büyük ölçekte% 1 mikro veri örneği ve küçük alan ölçeğinde toplu istatistikler kullanarak küçük alanlar için nüfus sayımı mikro verilerini nasıl simüle edebilirim?
Küçük coğrafi toplamalarda (Avustralya nüfus sayımı toplama bölgeleri) bireysel düzeyde çok değişkenli analiz yapmak istiyorum. Açıkçası, nüfus sayımı gizlilik nedenleriyle bu küçük toplama seviyelerinde mevcut değildir, bu yüzden diğer alternatifleri araştırıyorum. İlgilenilen hemen hemen tüm değişkenler kategoriktir. Elimde iki veri seti var: % 1 nüfus sayımı örneği çok daha yüksek …

1
Önceki ve olasılıktan posterior yoğunluk tahminini nasıl hesaplayabilirim?
Bir posterior hesaplamak için Bayes teoremini nasıl kullanacağımı anlamaya çalışıyorum, ancak hesaplama yaklaşımına takılı kalıyorum, örneğin, aşağıdaki durumda, önceki ve olasılığın ürününü nasıl alacağımı ve sonra posterior: Bu örnekte, arka olasılığını hesaplamakla ilgileniyorum ve öncesinde standart bir normal kullanıyorum , ancak bilmek istiyorum MCMC zinciri tarafından temsil edilen bir önceki …

2
Veriler için ROC eğrisini hesapla
Bu yüzden, Hamming Distance kullanarak biyometrik özellikteki bir kişinin kimliğini doğrulamaya çalıştığım 16 denemem var. Eşik değer 3,5'e ayarlandı. Verilerim aşağıda ve yalnızca deneme 1 Gerçek Olumludur: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.