Un bosque aleatorio es una colección de árboles de decisión formados seleccionando aleatoriamente solo ciertas características con las que construir cada árbol (y algunas veces empaquetando los datos de entrenamiento). Aparentemente aprenden y generalizan bien. ¿Alguien ha realizado un muestreo...
Estaba mirando esta página sobre la implementación de Monte Carlo de la prueba de Lillefors. No entiendo esta oración: Hay un error aleatorio en este cálculo de la simulación. Sin embargo, debido al truco de sumar 1 al numerador y al denominador al calcular el valor P, puede usarse directamente...
Estoy tratando de resolver el siguiente ejercicio, pero en realidad no tengo idea de cómo comenzar a hacerlo. Encontré un código en mi libro que parece, pero es un ejercicio completamente diferente y no sé cómo relacionarlos entre sí. ¿Cómo puedo comenzar a simular llegadas y cómo sé cuándo están...
Cuando un conjunto de ecuaciones no puede resolverse analíticamente, entonces podemos usar un algoritmo de descenso de gradiente. Pero parece que también existe el método de simulación de Monte Carlo que puede usarse para resolver problemas que no tienen soluciones analíticas. ¿Cómo saber cuándo...
El papel está aquí . La política de implementación ... es una política lineal de softmax basada en características locales rápidas, calculadas incrementalmente y basadas en patrones ... No entiendo qué es la política de implementación y cómo se relaciona con la red de políticas de seleccionar...
Me gustaría resolver el Proyecto Euler 213 pero no sé por dónde empezar porque soy un laico en el campo de la Estadística, tenga en cuenta que se requiere una respuesta precisa para que el método Monte Carlo no funcione. ¿Podría recomendarme algunos temas de estadísticas para que los lea? No...
Suponga un archivo de datos con más de 80 millones de unos y ceros, generados aleatoriamente. A partir de este archivo, queremos crear una lista de enteros decimales aleatorios. Este es el plan para hacer esta conversión. Divida los 80 millones de dígitos en grupos de 4 dígitos binarios....
En el documento seminal "Filtrado de partículas Rao-Blackwellised para redes bayesianas dinámicas" por A. Doucet et. Alabama. Se propone un filtro secuencial Monte Carlo (filtro de partículas), que utiliza una subestructura lineal en un proceso de Markov x k = ( x L k , x N k ) . Al marginar esta...
Tengo la siguiente pregunta para un curso en el que estoy trabajando: Realice un estudio de Monte Carlo para estimar las probabilidades de cobertura del intervalo de confianza de arranque normal estándar y el intervalo de confianza de arranque básico. Muestra de una población normal y verifique...
Me gustaría generar datos con "Modelo 1" y ajustarlos con "Modelo 2". La idea subyacente es investigar las propiedades de robustez del "Modelo 2". Estoy particularmente interesado en la tasa de cobertura del intervalo de confianza del 95% (basado en la aproximación normal). ¿Cómo configuro el...
Una situación extremadamente común en los gráficos de computadora es que el color de algunos píxeles es igual a la integral de alguna función de valor real. A menudo, la función es demasiado complicada para resolverla analíticamente, por lo que nos queda una aproximación numérica. Pero la función...
Antecedentes : tengo un doctorado en psicología social, donde las estadísticas teóricas y las matemáticas apenas se cubrieron en mi curso cuantitativo. En la escuela de pregrado y posgrado, me enseñaron (al igual que muchos de ustedes también en ciencias sociales, probablemente) a través del marco...
Normalmente trato con datos en los que se miden múltiples individuos cada uno de ellos en 2 o más condiciones. Recientemente he estado jugando con el modelado de efectos mixtos para evaluar la evidencia de diferencias entre condiciones, modeladoindividual como un efecto aleatorio. Para visualizar...
En mi programa, necesito ejecutar N subprocesos separados, cada uno con su propio RNG, que se utiliza para muestrear un gran conjunto de datos. Necesito poder sembrar todo este proceso con un solo valor para poder reproducir los resultados. ¿Es suficiente simplemente aumentar secuencialmente la...
Mi pregunta es sobre el número requerido de simulaciones para el método de análisis de Monte Carlo. Hasta donde veo, el número requerido de simulaciones para cualquier error porcentual permitido (por ejemplo, 5) es n = { 100 ⋅ z c ⋅ std ( x )miEEn = { 100 ⋅ zC⋅ estándar ( x )mi⋅ media ( x...
Sea una secuencia de variables aleatorias iid muestreadas de una distribución estable alfa , con parámetros . α = 1.5 ,X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 Ahora considere la secuencia , donde ,...
Existe mucha literatura sobre el diagnóstico de convergencia de la cadena de Markov Monte Carlo (MCMC), incluido el diagnóstico más popular de Gelman-Rubin. Sin embargo, todos estos evalúan la convergencia de la cadena de Markov y, por lo tanto, abordan la cuestión del quemado. Una vez que he...
Estoy trabajando en una función de Monte Carlo para valorar varios activos con rendimientos parcialmente correlacionados. Actualmente, acabo de generar una matriz de covarianza y alimentar la rmvnorm()función en R. (Genera valores aleatorios correlacionados). Sin embargo, al observar las...
Supongamos que quiero muestrear a partir de una distribución continua . Si tengo una expresión de en la formapp(x)pag(X)p(x)ppagp p(x)=∑i=1∞aifi(x)pag(X)=∑yo=1∞unayoFyo(X)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) donde y f_i son distribuciones de las que se puede muestrear fácilmente, entonces puedo...
Estoy probando la independencia en una tabla de contingencia No sé si la prueba G o la prueba de ji cuadrado de Pearson es mejor. El tamaño de la muestra es de cientos, pero hay algunos recuentos bajos de células. Como se indica en la página de Wikipedia , la aproximación a la distribución de...