Uma floresta aleatória é uma coleção de árvores de decisão formada pela seleção aleatória de apenas alguns recursos para construir cada árvore (e algumas vezes agrupando os dados de treinamento). Aparentemente, eles aprendem e generalizam bem. Alguém já fez amostragens no MCMC do espaço em árvore...
Eu estava olhando esta página na implementação de Monte Carlo do teste de Lillefors. Eu não entendo esta frase: Há um erro aleatório neste cálculo da simulação. No entanto, devido ao truque de adicionar 1 ao numerador e denominador no cálculo do valor P, ele pode ser usado diretamente, sem levar...
Estou tentando resolver o exercício a seguir, mas na verdade não tenho idéia de como começar a fazer isso. Encontrei um código no meu livro que parece com isso, mas é um exercício completamente diferente e não sei como relacioná-lo um com o outro. Como posso começar a simular chegadas e como sei...
Quando um conjunto de equações não pode ser resolvido analiticamente, podemos usar um algoritmo de descida de gradiente. Mas parece que também existe o método de simulação de Monte Carlo que pode ser usado para resolver problemas que não possuem soluções analíticas. Como saber quando usar a...
O jornal está aqui . A política de implementação ... é uma política linear softmax baseada em recursos locais rápidos, calculados de forma incremental e baseados em padrões locais ... Não entendo o que é política de distribuição e como ela se relaciona com a rede de políticas de seleção de uma...
Gostaria de resolver o Projeto Euler 213, mas não sei por onde começar, porque sou um leigo no campo da Estatística, observe que é necessária uma resposta precisa para que o método de Monte Carlo não funcione. Você poderia recomendar alguns tópicos estatísticos para eu ler? Por favor, não publique...
Suponha um arquivo de dados com mais de 80 milhões de zeros e zeros, gerado aleatoriamente. A partir desse arquivo, queremos criar uma lista de números inteiros decimais aleatórios. Este é o plano para fazer essa conversão. Divida os 80 milhões de dígitos em agrupamentos de 4 dígitos binários....
No artigo seminal "Rao-Blackwellised Particle Filtering for Dynamic Bayesian Networks" de A. Doucet et. al. é proposto um filtro seqüencial de Monte Carlo (filtro de partículas), que utiliza uma subestrutura linear em um processo markov x k = ( x L k , x N k ) . Pela marginalização dessa estrutura...
Tenho a seguinte pergunta para um curso em que estou trabalhando: Conduza um estudo de Monte Carlo para estimar as probabilidades de cobertura do intervalo de confiança normal de auto-inicialização e do intervalo básico de confiança. Amostra de uma população normal e verifique as taxas de...
Gostaria de gerar dados com o "Modelo 1" e ajustá-los com o "Modelo 2". A idéia subjacente é investigar as propriedades de robustez do "Modelo 2". Estou particularmente interessado na taxa de cobertura do intervalo de confiança de 95% (com base na aproximação normal). Como defino o número de...
Uma situação extremamente comum em computação gráfica é que a cor de algum pixel é igual à integral de alguma função com valor real. Freqüentemente, a função é muito complicada para ser resolvida analiticamente, então ficamos com a aproximação numérica. Mas a função também costuma ser muito cara de...
Formação : Tenho doutorado em psicologia social, onde estatística e matemática teóricas mal foram abordadas em meus cursos quantitativos. Durante o curso de graduação e pós-graduação, fui ensinado (como muitos de vocês também nas ciências sociais, provavelmente) através da estrutura freqüentista...
Normalmente, trato de dados em que vários indivíduos são medidos várias vezes em cada uma de duas ou mais condições. Recentemente, tenho brincado com a modelagem de efeitos mistos para avaliar evidências de diferenças entre condições, modelando individualcomo um efeito aleatório. Para visualizar a...
No meu programa, eu preciso executar N threads separados, cada um com seu próprio RNG, que é usado para provar um grande conjunto de dados. Eu preciso ser capaz de propagar todo esse processo com um único valor para poder reproduzir resultados. É suficiente simplesmente aumentar sequencialmente a...
Minha pergunta é sobre o número necessário de simulações para o método de análise de Monte Carlo. Tanto quanto vejo o número necessário de simulações para qualquer erro de porcentagem permitido (por exemplo, 5) é EEEn={100⋅zc⋅std(x)E⋅mean(x)}2,n={100⋅zc⋅std(x)E⋅mean(x)}2, n = \left\{\frac{100...
Seja uma sequência de variáveis aleatórias iid amostradas de uma distribuição alfa estável , com os parâmetros . α = 1,5 ,X1 1, X2, … , X3 nX1 1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α = 1,5 ,β= 0 ,c = 1,0 ,μ = 1,0α=1.5,β=0 0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 Agora...
Existe muita literatura sobre os diagnósticos de convergência Monte Carlo (MCMC) da cadeia de Markov, incluindo o diagnóstico Gelman-Rubin mais popular. No entanto, todos eles avaliam a convergência da cadeia de Markov e, portanto, abordam a questão da queima. Depois de descobrir o burn-in, como...
Estou trabalhando em uma função de Monte Carlo para avaliar vários ativos com retornos parcialmente correlacionados. Atualmente, eu apenas gero uma matriz de covariância e alimento a rmvnorm()função em R. (gera valores aleatórios correlacionados). No entanto, observando as distribuições de retorno...
Suponha que eu queira amostrar a partir de uma distribuição contínua . Se eu tiver uma expressão de na formapp(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) onde e f_i são distribuições que podem ser facilmente amostradas, então eu posso facilmente gerar...
Estou testando a independência em uma tabela de contingência Não sei se o teste G ou o qui-quadrado de Pearson são melhores. O tamanho da amostra está na casa das centenas, mas há algumas contagens baixas de células. Conforme declarado na página da Wikipedia , a aproximação à distribuição...