Esta pregunta de validación cruzada sobre la simulación de una muestra condicional a tener una suma fija me recordó un problema que George Casella me planteó . Dado un modelo paramétrico y una muestra de iid de este modelo , el MLE de viene dado por Para un valor dado de \ theta , ¿hay una...
Escuché que bajo la hipótesis nula, la distribución del valor p debería ser uniforme. Sin embargo, las simulaciones de la prueba binomial en MATLAB devuelven distribuciones muy diferentes de las uniformes con una media mayor que 0.5 (0.518 en este caso): coin = [0 1]; success_vec =...
Realicé una evaluación por computadora de diferentes métodos para ajustar un tipo particular de modelo utilizado en las ciencias paleo. Tenía un conjunto de entrenamiento de gran tamaño y, por lo tanto, al azar (muestreo aleatorio estratificado) dejé de lado un conjunto de prueba. Ajusté diferentes...
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...
Supongamos que tengo dos distribuciones marginales univariadas, digamos FFF y GGG , que puedo simular. Ahora, construya su distribución conjunta usando una cópula gaussiana , denotada C(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) . Todos los parámetros son conocidos. ¿Existe algún método que no sea MCMC para...
Simulación de novo de datos de un marco de datos de diseño experimental. Con un enfoque en R (aunque otra solución de lenguaje sería genial). Al diseñar un experimento o una encuesta, simular datos y realizar un análisis de estos datos simulados puede proporcionar una excelente visión de las...
Suponga que tengo una función g(x)g(x)g(x) que deseo integrar ∫∞−∞g(x)dx.∫−∞∞g(x)dx. \int_{-\infty}^\infty g(x) dx. Por supuesto, suponiendo que g(x)g(x)g(x) va a cero en los puntos finales, sin ampliaciones, buena función. Una forma con la que he estado jugando es usar el algoritmo...
El cálculo bayesiano aproximado es una técnica realmente genial para ajustar básicamente cualquier modelo estocástico, destinado a modelos donde la probabilidad es intratable (por ejemplo, puede tomar muestras del modelo si fija los parámetros pero no puede calcular la probabilidad numérica,...
¿Cómo puedo generar series de tiempo binarias tales que: Se especifica la probabilidad promedio de observar 1 (digamos 5%); ¿Probabilidad condicional de observar 1 en el tiempo ttt dado el valor en (digamos 30% si el valor de era
Para simular una distribución normal a partir de un conjunto de variables uniformes, existen varias técnicas: El algoritmo Box-Muller , en el que se toman muestras de dos variables uniformes independientes en (0,1)(0,1)(0,1) y se transforman en dos distribuciones normales estándar independientes...
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de...
Recientemente compré un recurso de entrevista de ciencia de datos en el que una de las preguntas de probabilidad era la siguiente: Dados sorteos de una distribución normal con parámetros conocidos, ¿cómo puede simular sorteos de una distribución uniforme? Mi proceso de pensamiento original fue...
Estoy tratando de entender las cadenas de Markov usando SAS. Entiendo que un proceso de Markov es uno en el que el estado futuro depende solo del estado actual y no del estado pasado y hay una matriz de transición que captura la probabilidad de transición de un estado a otro. Pero luego me...
En un artículo de investigación sobre el análisis de sensibilidad de un modelo de ecuación diferencial ordinaria de un sistema dinámico, el autor proporcionó la distribución de un parámetro del modelo como Distribución normal (media = 1e-4, std = 3e-5) truncada al rango [0.5e -4 1,5e-4]. Luego usa...
Soy nuevo en el lenguaje R. Me gustaría saber cómo simular a partir de un modelo de regresión lineal múltiple que cumpla con los cuatro supuestos de la regresión. Ok, gracias. Digamos que quiero simular los datos basados en este conjunto de
Estoy buscando un paquete R general, limpio y rápido (es decir, usando rutinas C ++) para simular rutas desde una difusión no lineal no homogénea como (1) usando el esquema de Euler-Maruyama, el esquema de Milstein (o cualquier otro). Está destinado a integrarse en un código de estimación más...
Actualmente estoy tratando de entender algunas cosas relacionadas con el arranque paramétrico. La mayoría de las cosas son probablemente triviales, pero todavía creo que puede haber pasado algo por alto. Supongamos que quiero obtener intervalos de confianza para los datos utilizando un...
Me preguntaba cómo generaría datos a partir de una ecuación de regresión de Poisson en R? Estoy un poco confundido sobre cómo abordar el problema. Entonces, si supongo que tenemos dos predictores y X 2 que se distribuyen N ( 0 , 1 ) . Y la intersección es 0 y ambos coeficientes son iguales a 1....
Estoy muy interesado en el potencial del análisis estadístico para la simulación / pronóstico / estimación de funciones, etc. Sin embargo, no sé mucho al respecto y mi conocimiento matemático aún es bastante limitado: soy un estudiante de pregrado en ingeniería de software. Estoy buscando un...
Tenemos una gran variedad de métodos para la generación aleatoria a partir de distribuciones univariadas (transformación inversa, aceptar-rechazar, Metropolis-Hastings, etc.) y parece que podemos tomar muestras de literalmente cualquier distribución válida, ¿es eso cierto? ¿Podría proporcionar...