Statistiques et Big Data random-generation

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Comment échantillonner à partir de la distribution Cantor?

Quelle serait la meilleure façon d'échantillonner à partir de la distribution Cantor ? Il n'a que du cdf et nous ne pouvons pas l'inverser.

19 distributions simulation random-generation

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Les nombres tronqués d'un générateur de nombres aléatoires sont-ils toujours «aléatoires»?

Ici, «tronquer» implique de réduire la précision des nombres aléatoires et de ne pas tronquer la série de nombres aléatoires. Par exemple, si j'ai nombres vraiment aléatoires (tirés de n'importe quelle distribution, par exemple, normale, uniforme, etc.) avec une précision arbitraire et que je tronque tous les nombres de sorte …

18 random-generation measurement-error truncation

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Dessinez des entiers indépendamment et uniformément au hasard de 1 à utilisant juste d6?

Je souhaite dessiner des entiers de 1 à un spécifique en lançant un certain nombre de dés à six faces justes (d6). Une bonne réponse expliquera pourquoi sa méthode produit des entiers uniformes et indépendants .NNN À titre d'exemple illustratif, il serait utile d'expliquer comment une solution fonctionne pour le …

18 probability random-generation uniform dice

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Test de données générées aléatoirement par rapport à sa distribution prévue

J'ai écrit un programme qui génère des données aléatoires. Si le programme fonctionne correctement, ces données doivent suivre une distribution de probabilité connue et spécifique. Je voudrais exécuter le programme, faire des calculs sur le résultat et trouver une valeur p. Avant que quelqu'un d'autre ne le dise: je comprends …

17 distributions hypothesis-testing random-generation

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Générez efficacement des points entre le cercle unitaire et le carré unitaire

Je voudrais générer des échantillons à partir de la région bleue définie ici: La solution naïve consiste à utiliser l'échantillonnage de rejet dans le carré unitaire, mais cela n'offre qu'une efficacité de 1−π/41−π/41-\pi/4 (~ 21,4%). Existe-t-il un moyen de échantillonner plus efficacement?

17 probability sampling monte-carlo random-generation

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Générer des nombres aléatoires suite à une distribution dans un intervalle

J'ai besoin de générer des nombres aléatoires suivant la distribution normale dans l'intervalle (a,b)(a,b)(a,b) . (Je travaille dans R.) Je sais que la fonction rnorm(n,mean,sd)générera des nombres aléatoires suivant la distribution normale, mais comment définir les limites d'intervalle à l'intérieur de cela? Existe-t-il des fonctions R particulières disponibles pour cela?

17 r normal-distribution matlab simulation random-generation

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Cholesky versus eigendecomposition pour le prélèvement d'échantillons à partir d'une distribution normale multivariée

Je voudrais dessiner un échantillon . Wikipedia suggère d'utiliser soit une composition de Cholesky soit une composition Eigend , c'est-à-dire Σ = D 1 D T 1 ou Σ = Q Λ Q Tx∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right)Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T Et donc l'échantillon peut être …

16 normal-distribution random-generation svd cholesky

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Quelles sont les utilisations importantes de la génération de nombres aléatoires dans les statistiques de calcul?

Comment et pourquoi les générateurs de nombres aléatoires (RNG) sont-ils importants dans les statistiques de calcul? Je comprends que le caractère aléatoire est important lors du choix des échantillons pour de nombreux tests statistiques afin d'éviter tout biais vers l'une ou l'autre hypothèse, mais y a-t-il d'autres domaines des statistiques …

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Générer des nombres aléatoires normalement distribués avec une matrice de covariance définie non positive

J'ai estimé l'échantillon matrice de covariance d'un échantillon et obtenir une matrice symétrique. Avec C , je voudrais créer -variate rn normale distribuée , mais donc je besoin de la décomposition de Cholesky de . Que dois-je faire si n'est pas défini positif?CCCCCCC CnnnCCCCCC

15 r random-generation covariance-matrix multivariate-normal cholesky

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Quelques questions sur l'aléatoire statistique

De la statistique aléatoire de Wikipédia : Le hasard global et le hasard local sont différents. La plupart des conceptions philosophiques du caractère aléatoire sont globales, car elles sont basées sur l'idée que "à long terme", une séquence semble vraiment aléatoire, même si certaines sous-séquences ne semblent pas aléatoires. Dans …

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Générer trois variables aléatoires corrélées uniformément distribuées

Supposons que nous ayons X 2 ∼ unif ( n , 0 , 1 ) ,X1∼ unif ( n , 0 , 1 ) ,X1∼unif(n,0,1),X_1 \sim \textrm{unif}(n,0,1), X2∼ unif ( n , 0 , 1 ) ,X2∼unif(n,0,1),X_2 \sim \textrm{unif}(n,0,1), où est un échantillon aléatoire uniforme de taille n, etunif ( …

15 r correlation random-generation uniform

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Comment générer des données de séries chronologiques binaires auto-corrélées aléatoires?

Comment puis-je générer des séries temporelles binaires telles que: La probabilité moyenne d'observer 1 est spécifiée (disons 5%); Probabilité conditionnelle d'observer 1 au temps étant donné la valeur à t - 1 (disons 30% si t - 1tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1 valeur était 1)?

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Nombres aléatoires et package multicœur

Lors de la programmation en R, j'ai utilisé le package multicœur plusieurs fois. Cependant, je n'ai jamais vu de déclaration sur la façon dont il gère ses nombres aléatoires. Lorsque j'utilise openMP avec C, je fais attention à utiliser un RNG parallèle approprié, mais avec R, je suppose que quelque …

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Pourquoi la distribution de rand () ^ 2 est-elle différente de celle de rand () * rand ()?

Dans Libre Office Calc, la rand()fonction est disponible, qui choisit une valeur aléatoire entre 0 et 1 dans une distribution uniforme. Je suis un peu rouillé sur ma probabilité, alors quand j'ai vu le comportement suivant, j'ai été perplexe: A = 200x1 colonne de rand()^2 B = 200x1 colonne de …

15 expected-value random-generation uniform

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Générer des paires de nombres aléatoires uniformément distribués et corrélés

Je voudrais générer des paires de nombres aléatoires avec une certaine corrélation. Cependant, l'approche habituelle consistant à utiliser une combinaison linéaire de deux variables normales n'est pas valable ici, car une combinaison linéaire de variables uniformes n'est plus une variable uniformément distribuée. J'ai besoin que les deux variables soient uniformes. …

14 correlation random-generation uniform

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