Questions marquées «random-generation»

L'acte de générer une séquence de nombres ou de symboles au hasard, ou (presque toujours) de manière pseudo-aléatoire; c'est-à-dire avec absence de prévisibilité ou de schéma.

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Meilleure façon d'amorcer N générateurs de nombres aléatoires indépendants à partir d'une valeur
Dans mon programme, je dois exécuter N threads séparés chacun avec leur propre RNG qui est utilisé pour échantillonner un grand ensemble de données. J'ai besoin de pouvoir semer tout ce processus avec une seule valeur afin de pouvoir reproduire les résultats. Suffit-il d'augmenter simplement séquentiellement le germe pour chaque …
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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Générer des nombres aléatoires à partir de la «distribution uniforme inclinée» de la théorie mathématique
Dans un certain but, j'ai besoin de générer des nombres aléatoires (données) à partir de la distribution "uniforme en pente". La "pente" de cette distribution peut varier dans un intervalle raisonnable, et alors ma distribution devrait changer d'uniforme à triangulaire en fonction de la pente. Voici ma dérivation: Rendons les …
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Comment échantillonner une distribution multinomiale tronquée?
J'ai besoin d'un algorithme pour échantillonner une distribution multinomiale tronquée. C'est, X⃗ ∼ 1ZpX11… PXkkX1! … Xk!X→∼1Zp1X1…pkXkX1!…Xk!\vec x \sim \frac{1}{Z} \frac{p_1^{x_1} \dots p_k^{x_k}}{x_1!\dots x_k!} où est une constante de normalisation, a composantes positives et . Je ne considère que les valeurs de dans la plage .ZZZX⃗ X→\vec xkkk∑ xje= n∑Xje=n\sum …
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Comment générer des matrices orthogonales uniformément aléatoires de déterminant positif?
J'ai probablement une question stupide à propos de laquelle, je dois l'avouer, je suis confus. Imaginez la génération répétée d' une matrice orthogonale (orthonormale) aléatoire uniformément distribuée d'une certaine taille . Parfois, la matrice générée a le déterminant et parfois elle a le déterminant . (Il n'y a que deux …
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Monte Carlo == applique-t-il un processus aléatoire?
Je n'ai jamais suivi de cours de statistique officiel, mais en raison de mes recherches, je tombe constamment sur des articles qui appliquent plusieurs concepts statistiques. Souvent, je vais voir une description d'un processus de Monte Carlo appliqué à une situation donnée, et pour ce que je peux rassembler 9 …
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Simuler à partir d'une distribution normale de mélange tronqué
Je veux simuler un échantillon d'une distribution normale de mélange telle 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) est limité à l'intervalle au lieu de . Cela signifie que je veux simuler un mélange tronqué de distributions normales.[ 0 , 1 ][0,1][0,1]RR\mathbb{R} Je …
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La meilleure méthode pour transformer une séquence à faible écart en distribution normale?
J'utilise des séquences à faible écart depuis un certain temps pour les distributions uniformes, car j'ai trouvé leurs propriétés utiles (principalement en infographie pour leur apparence aléatoire et leur capacité à couvrir densément [0,1] de manière incrémentielle). Par exemple, des valeurs aléatoires ci-dessus, des valeurs de séquence Halton ci-dessous: J'envisageais …
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Pourquoi sqrt (6) est-il utilisé pour calculer epsilon pour l'initialisation aléatoire des réseaux de neurones?
Dans la semaine 5 notes de cours pour Coursera machine de classe d' apprentissage Andrew Ng , la formule suivante est donnée pour le calcul de la valeur de utilisé pour initialiser avec des valeurs aléatoires:ϵϵ\epsilonΘΘ\Theta Dans l' exercice , des précisions sont apportées: Une stratégie efficace pour choisir ϵinitϵinit\epsilon_{init} …
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