Perguntas com a marcação «simulation»

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Como incorporar um outlier inovador na observação 48 no meu modelo ARIMA?

Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse...

r time-series arima outliers hypergeometric fishers-exact r time-series intraclass-correlation r logistic glmm clogit mixed-model spss repeated-measures ancova machine-learning python scikit-learn distributions data-transformation stochastic-processes web standard-deviation r machine-learning spatial similarities spatio-temporal binomial sparse poisson-process r regression nonparametric r regression logistic simulation power-analysis r svm random-forest anova repeated-measures manova regression statistical-significance cross-validation group-differences model-comparison r spatial model-evaluation parallel-computing generalized-least-squares r stata fitting mixture hypothesis-testing categorical-data hypothesis-testing anova statistical-significance repeated-measures likert wilcoxon-mann-whitney boxplot statistical-significance confidence-interval forecasting prediction-interval regression categorical-data stata least-squares experiment-design skewness reliability cronbachs-alpha r regression splines maximum-likelihood modeling likelihood-ratio profile-likelihood nested-models

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Gere ruído uniforme a partir de uma bola de norma p (

Eu estou tentando escrever uma função que gera ruído uniformemente distribuído que vem de uma bola p-norma de dimensões:nnn | | x | |p≤ r||x||p≤r\begin{equation} ||x||_p \leq r \end{equation} Encontrei possíveis soluções para círculos ( ) ( http://mathworld.wolfram.com/DiskPointPicking.html ),...

simulation noise

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Simule uma variável de Bernoulli com probabilidade usando uma moeda polarizada

Alguém pode me dizer como simular , onde , usando um sorteio (quantas vezes você precisar) com ?Bernoulli(ab)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right)a,b∈Na,b∈Na,b\in \mathbb{N}P(H)=pP(H)=pP(H)=p Eu estava pensando em usar amostras de rejeição, mas não consegui...

probability simulation bernoulli-distribution rejection-sampling

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Simule a partir de uma distribuição normal de mistura truncada

Quero simular uma amostra de uma distribuição normal de mistura, de modo que p × N( μ1, σ21) + ( 1 - p ) × N( μ2, σ22)p×N(μ1,σ12)+(1−p)×N(μ2,σ22)p\times\mathcal{N}(\mu_1,\sigma_1^2) + (1-p)\times\mathcal{N}(\mu_2,\sigma_2^2) é restrito ao intervalo vez de . Isso significa que eu quero simular...

simulation random-generation cdf mixture gaussian-mixture

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Como posso calcular uma estimativa de densidade posterior a partir de uma prévia e probabilidade?

Estou tentando entender como usar o teorema de Bayes para calcular um posterior, mas estou ficando preso à abordagem computacional, por exemplo, no seguinte caso, não está claro para mim como tirar o produto do anterior e da probabilidade e calcular o posterior: Neste exemplo, estou interessado em...

bayesian simulation computational-statistics

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Como posso simular microdados do censo para pequenas áreas usando uma amostra de microdados a 1% em grande escala e agregar estatísticas na pequena área?

Eu gostaria de realizar uma análise multivariada em nível individual em pequenos níveis de agregação geográfica (distritos de coleta de censo da Austrália). Claramente, o censo não está disponível nesses pequenos níveis de agregação por razões de privacidade, por isso estou investigando outras...

distributions sampling simulation spatial census

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Calcular curva ROC para dados

Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6...

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

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custo de amostragem de

Me deparei com o seguinte problema de simulação: dado um conjunto de números reais conhecidos, uma distribuição em é definida por onde indica a parte positiva de . Embora eu possa pensar em um amostrador Metropolis-Hastings visando essa distribuição, pergunto-me se existe um amostrador direto...

simulation algorithms random-generation computational-statistics metropolis-hastings

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Como distribuir os desenhos de maneira ideal ao calcular várias expectativas

Suponha que desejemos calcular alguma expectativa: EYEX| Y[ f( X, Y) ]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Suponha que queremos aproximar isso usando a simulação de Monte Carlo. EYEX| Y[ f( X, Y) ] ≈ 1R S∑r = 1R∑s = 1Sf( xr , s, yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx...

optimization conditional-probability simulation expected-value monte-carlo

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Simule regressão linear com heterocedasticidade

Estou tentando simular um conjunto de dados que corresponda aos dados empíricos que tenho, mas não tenho certeza de como estimar os erros nos dados originais. Os dados empíricos incluem heterocedasticidade, mas não estou interessado em transformá-los, mas sim usando um modelo linear com um termo de...

r simulation heteroscedasticity gamlss dglm

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Como simular medidas repetidas resultados multivariados em R?

O @whuber demonstrou como simular resultados multivariados ( , e ) por um ponto no tempo.y 2y1 1y1y_1y2y2y_2y3y3y_3 Como sabemos, dados longitudinais geralmente ocorrem em estudos médicos. Minha pergunta é como simular resultados multivariados de medidas repetidas em R? Por exemplo, medimos...

r repeated-measures simulation

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Cobertura menor que o esperado para amostragem importante com simulação

Eu estava tentando responder à pergunta Avaliar integral com Importância método de amostragem em R . Basicamente, o usuário precisa calcular ∫π0 0f( x ) dx = ∫π0 01 1porque( X )2+ x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx usando a distribuição...

r simulation exponential importance-sampling

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Avaliando a potência de um teste de normalidade (em R)

Quero avaliar a precisão dos testes de normalidade em diferentes tamanhos de amostra em R (percebo que os testes de normalidade podem ser enganosos ). Por exemplo, para examinar o teste de Shapiro-Wilk, estou realizando a seguinte simulação (bem como plotando os resultados) e esperaria que, à...

r simulation power-analysis normality-assumption

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Simulando distribuições

Estou trabalhando em uma tarefa de Planejamento de capacidade e li alguns livros. Isto é especificamente sobre distribuições. Eu uso R. Qual é a abordagem recomendada para identificar qual é a minha distribuição de dados? Existem métodos estatísticos para identificá-lo? Eu tenho esse diagrama....

distributions simulation

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Como comparar eventos observados x eventos esperados?

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...

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

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Amostragem inversa de CDF para uma distribuição mista

A versão curta fora do contexto Seja uma variável aleatória com CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y >...

r distributions sampling simulation copula

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Como interpretar variáveis excluídas ou incluídas no modelo de laço?

Recebi de outros posts que não se pode atribuir 'importância' ou 'significância' às variáveis preditoras que entram em um modelo de laço, porque calcular os valores p ou os desvios-padrão dessas variáveis ainda é um trabalho em andamento. Sob esse raciocínio, é correto afirmar que não se pode...

statistical-significance bootstrap simulation lasso regression-strategies

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Simulação de dados para regressão logística com uma variável categórica

Eu estava tentando criar alguns dados de teste para regressão logística e encontrei este post Como simular dados artificiais para regressão logística? É uma boa resposta, mas cria apenas variáveis contínuas. Que tal uma variável categórica x3 com 5 níveis (ABCDE) associada a y para o mesmo...

r logistic simulation

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Simule a restrição normal no limite inferior ou superior em R

Eu gostaria de gerar dados aleatórios a partir de uma distribuição normal restrita usando R. Por exemplo, eu posso querer simular uma variável de uma distribuição normal com mean=3, sd= 2e quaisquer valores maiores que 5 são reamostrados da mesma distribuição normal. Assim, para a função geral,...

r normal-distribution simulation truncation

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Simulando Convergência em Probabilidade para uma constante

Os resultados assintóticos não podem ser comprovados por simulação em computador, porque são afirmações que envolvem o conceito de infinito. Mas devemos ter a sensação de que as coisas realmente marcham da maneira que a teoria nos diz. Considere o resultado teórico limn → ∞P( | Xn| >ϵ)=0,ε...

mathematical-statistics simulation convergence asymptotics