Questions marquées «monte-carlo»

Utilisation de nombres (pseudo-) aléatoires et de la loi des grands nombres pour simuler le comportement aléatoire d'un système réel.

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Avantage de multiples simulations à Monte-Carlo à l'ancienne?
L'esprit de cette question vient de "l'Ordinaire de Monte-Carlo", aussi appelé "bon vieux Monte-Carlo" Supposons que j'ai une variable aléatoire XXX, avec μ:=E[X]σ2:=Var[X]μ:=E[X]σ2:=Var[X]\mu := E[X]\\ \sigma^2:=Var[X] Les deux sont des valeurs inconnues, car la fonction de distribution de probabilité de XXX est inconnu (ou les calculs sont intraitables). Quoi qu'il …
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Existe-t-il des alternatives à la simulation pour déterminer la distribution du nombre d'événements à partir de deux processus de Poisson non homogènes dépendants?
Un modèle «à la pointe de la technologie» pour la répartition des buts marqués lors d'un match de football est celui de Dixon et Robinson (1998) «A Birth Process Model for Association Football Matches» qui explique deux phénomènes clés: 1) Plus de buts sont marqués à la fin des matches …
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Comment puis-je échantillonner à partir d'une distribution avec CDF incomputable?
Problème lié à la simulation semi-informatique ici. J'ai une distribution où P (x) =(eb−1)eb(n−x)ebn+b−1(eb−1)eb(n−x)ebn+b−1\frac{(e^b-1) e^{b (n-x)}}{e^{b n+b}-1} pour certaines constantes b et n, et x est un entier tel que .0≤x≤n0≤x≤n0\leq x \leq n Maintenant, je dois échantillonner à partir de cette distribution. Il a un CDF inversible, il est …
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Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x time. Les deux timeet grouprésulté …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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MCMC et augmentation des données
J'ai regardé une question d'augmentation de données MCMC; la forme générale de la question est la suivante: Supposons que les données recueillies sur un processus suggèrent et qu'un a priori pour le paramètre de débit soit suggéré comme . Les données sont enregistrées et présentées sous une forme typique (c'est-à-dire …
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Résolution d'une équation intégrale simple par échantillonnage aléatoire
Soit une fonction non négative. Je suis intéressé à trouver tel que La mise en garde : tout ce que je peux faire, c'est échantillonner aux points de . Je peux cependant choisir les emplacements où j'échantillonne au hasard, si je le souhaite. fffz∈[0,1]z∈[0,1]z \in [0,1]∫z0f(x)dx=12∫10f(x)dx∫0zf(x)dx=12∫01f(x)dx \int_0^{z} f(x)\,dx = \frac{1}{2}\int_0^1 …
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