Me preguntaba si sería posible generar variables binomiales aleatorias correlacionadas siguiendo un enfoque de transformación lineal. A continuación, probé algo simple en R y produce cierta correlación. Pero me preguntaba si hay una forma de principios para hacer esto. X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ;...
Por ejemplo, en R, la MASS::mvrnorm()función es útil para generar datos para demostrar varias cosas en las estadísticas. Toma un Sigmaargumento obligatorio que es una matriz simétrica que especifica la matriz de covarianza de las variables. ¿Cómo crearía un n × n simétricon×nn×nn\times n matrix...
Intenté algunas búsquedas habituales en Google, etc., pero la mayoría de las respuestas que encuentro son algo ambiguas o específicas del idioma / biblioteca, como Python o C ++, stdlib.hetc. Estoy buscando una respuesta matemática agnóstica del lenguaje, no los detalles de una biblioteca. Como...
¿Cómo funciona el método de inversión? Digamos que tengo una muestra aleatoria con densidad sobre y, por lo tanto, con cdf en . Luego, por el método de inversión obtengo la distribución de como . X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_nf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta}...
Estoy leyendo sobre MCMC adaptativa (véase, por ejemplo, el Capítulo 4 del Manual de Markov Chain Monte Carlo , ed. Brooks et al., 2011; y también Andrieu & Thoms, 2008 ). nnnp(n)p(n)p(n)limn→∞p(n)=0limn→∞p(n)=0\lim_{n \rightarrow \infty} p(n) = 0 Este resultado es (a posteriori) intuitivo,...
¿Cómo puedo tomar muestras de una distribución de mezcla, y en particular una mezcla de distribuciones normales en R? Por ejemplo, si quisiera probar de: 0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1)0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; +...
Estoy tratando de escribir un programa en R que simule números pseudoaleatorios de una distribución con la función de distribución acumulativa: F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq 0 donde...
¿Cuál sería la mejor manera de tomar muestras de la distribución de Cantor ? Solo tiene cdf y no podemos
Utilizo la descomposición de Cholesky para simular variables aleatorias correlacionadas dada una matriz de correlación. La cuestión es que el resultado nunca reproduce la estructura de correlación tal como se da. Aquí hay un pequeño ejemplo en Python para ilustrar la situación. import numpy as np...
Estoy tratando de generar una secuencia aleatoria correlacionada con media = 000 , varianza = , coeficiente de correlación = . En el siguiente código, uso & como desviaciones estándar y & como medio.0.81110.80.80.8s1s2m1m2 p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 * u + m1 y = s2 *...
Aquí 'truncar' implica reducir la precisión de los números aleatorios y no truncar la serie de números aleatorios. Por ejemplo, si tengo números verdaderamente aleatorios (extraídos de cualquier distribución, por ejemplo, normal, uniforme, etc.) con precisión arbitraria y trunco todos los números...
Deseo dibujar números enteros del 1 a un NNN específico tirando un número de dados de seis lados (d6). Una buena respuesta explicará por qué su método produce enteros uniformes e independientes . Como ejemplo ilustrativo, sería útil explicar cómo funciona una solución para el caso de N =...
He escrito un programa que genera datos aleatorios. Si el programa funciona correctamente, esos datos deben seguir una distribución de probabilidad específica y conocida. Me gustaría ejecutar el programa, hacer algunos cálculos sobre el resultado y obtener un valor p. Antes de que nadie más lo...
Me gustaría generar muestras de la región azul definida aquí: La solución ingenua es utilizar el muestreo de rechazo en el cuadrado de la unidad, pero esto proporciona solo una eficiencia de (~ 21.4%).1−π/41−π/41-\pi/4 ¿Hay alguna manera de que pueda probar más eficientemente?...
Necesito generar números aleatorios siguiendo la distribución Normal dentro del intervalo . (Estoy trabajando en R.)(a,b)(a,b)(a,b) Sé que la función rnorm(n,mean,sd)generará números aleatorios siguiendo la distribución normal, pero ¿cómo establecer los límites de intervalo dentro de eso? ¿Hay...
Me gustaría dibujar una muestra x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right) . Wikipedia sugiere usar una descomposición de Cholesky o Eigen , es decir, Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T o Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} =...
De la randona estadística de Wikipedia : La aleatoriedad global y la aleatoriedad local son diferentes. La mayoría de las concepciones filosóficas de la aleatoriedad son globales, porque se basan en la idea de que "a la larga" una secuencia se ve realmente aleatoria, incluso si ciertas...
Supongamos que tenemos 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), donde es una muestra aleatoria uniforme de tamaño n,
Calculé la matriz de covarianza de la muestra de una muestra y obtuve una matriz simétrica. Con , me gustaría crear -variate rn distribuido normal, pero por lo tanto necesito la descomposición de Cholesky de . ¿Qué debo hacer si no es definitivo
Al programar en R, he usado el paquete multinúcleo varias veces. Sin embargo, nunca he visto una declaración sobre cómo maneja sus números aleatorios. Cuando uso openMP con C, tengo cuidado de usar un RNG paralelo apropiado, pero con R supongo que sucede algo sensato. ¿Alguien puede confirmar que...