Descobrir como simular algo geralmente é a melhor maneira de entender os princípios subjacentes. Estou um pouco sem saber exatamente como simular o seguinte. Suponha que e tenham uma distribuição anterior que seja . Com base em uma amostra de observações abreviadas por apenas , estou interessado...
Algum de nossos especialistas em Monte Carlo pode explicar a expectativa "inesperada" ao final desta resposta ? Resumo ex post facto da outra pergunta / resposta: se são variáveis aleatórias do IID e as expectativas existem, então um argumento simples de simetria mostra que , mas um experimento...
Meu objetivo final é ser capaz de gerar um vetor de tamanho de variáveis aleatórias correlacionadas de Bernoulli. Uma maneira de fazer isso é usar a abordagem Gaussian Coupla. No entanto, a abordagem Gaussian Coupla apenas me deixa com um vetor:NNN ( p1, … , PN) ∈ [ 0 , 1...
Regressão e aprendizado de máquina são usados nas ciências naturais para testar hipóteses, estimar parâmetros e fazer previsões ajustando modelos aos dados. No entanto, quando tenho um modelo a priori , não quero fazer nenhum ajuste - por exemplo, um modelo de um sistema físico determinístico...
Algum tempo atrás, Xian perguntou Qual é o equivalente para cdfs do MCMC para pdfs? A resposta ingênua seria usar o algoritmo Metropolis "aproximado" na forma Dado X(t)=x(t)X(t)=x(t)X^{(t)} = x^{(t)} 1. gerar Y∼q(y|x(t))Y∼q(y|x(t))Y \sim q(y|x^{(t)}) 2. pegue X(t+1)={Yx(t) with...
Existem bons exemplos de um problema de probabilidade aparentemente simples, que é realmente intratável? Estou tentando motivar o uso da simulação e gostaria de dar um exemplo de quando é necessário que seja acessível. A esperança é algo como: "Intuitivamente, parece fácil modelar a quantidade de...
Eu quero ser capaz de gerar valores de um nnndistribuição gaussiana multivariada tridimensional truncada para [0,1][0,1][0, 1] variam com os meios dados e uma matriz de covariância, de modo que eles somam um. Eu acho que isso é o mesmo que amostragem do padrão nnn-simplex de acordo com a...
Considere um planejamento fatorial dentro do sujeito e dentro do item, onde a variável de tratamento experimental possui dois níveis (condições). Seja m1o modelo máximo e m2o modelo sem correlações aleatórias. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition +...