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...
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos...
tl; dr: comenzando con un conjunto de datos generado bajo nulo, volví a muestrear casos con reemplazo y realicé una prueba de hipótesis en cada conjunto de datos remuestreado. Estas pruebas de hipótesis rechazan el nulo más del 5% del tiempo. En la siguiente simulación, muy simple, genero...
¿Alguien puede decirme cómo simular , donde , usando un lanzamiento de monedas (tantas veces como sea necesario) con ?Bernoulli(ab)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right)a,b∈Na,b∈Na,b\in \mathbb{N}P(H)=pP(H)=pP(H)=p Estaba pensando en usar muestras de rechazo, pero no pude...
Supongamos que queremos calcular algunas expectativas: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Supongamos que queremos aproximar esto usando la simulación de Monte Carlo. EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)miYmiXEl |Y[F(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1SF(Xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx...
Estoy tratando de entender cómo usar el teorema de Bayes para calcular un posterior, pero me estoy atascando con el enfoque computacional, por ejemplo, en el siguiente caso no me queda claro cómo tomar el producto de lo anterior y la probabilidad y luego calcular el posterior: Para este ejemplo,...
Me gustaría realizar un análisis multivariado a nivel individual en pequeños niveles de agregación geográfica (distritos de recolección de censo de Australia). Claramente, el censo no está disponible en estos pequeños niveles de agregación por razones de privacidad, por lo que estoy investigando...
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5...
Quiero simular una muestra de una mezcla de distribución normal de manera 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) está restringido al intervalo [ 0 , 1 ][0,1][0,1] en vez de RR\mathbb{R}....
Me encontré con el siguiente problema de simulación: dado un conjunto de números reales conocidos, una distribución en está definida por donde denota la parte positiva de . Si bien puedo pensar en una muestra de Metropolis-Hastings dirigida a esta distribución, me pregunto si existe una muestra...
Yo estaba tratando de responder a la pregunta Evaluar solidario de Importancia método de muestreo en I . Básicamente, el usuario necesita calcular ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx usando la distribución exponencial...
@whuber ha demostrado cómo simular resultados multivariados ( y1y1y_1 , y2y2y_2 e ) para un punto de tiempo.y3y3y_3 Como sabemos, los datos longitudinales a menudo ocurren en estudios médicos. Mi pregunta es cómo simular resultados multivariados de medidas repetidas en R? Por ejemplo, medimos...
Estoy tratando de simular un conjunto de datos que coincida con los datos empíricos que tengo, pero no estoy seguro de cómo estimar los errores en los datos originales. Los datos empíricos incluyen la heterocedasticidad, pero no estoy interesado en transformarlos, sino en utilizar un modelo lineal...
Quiero evaluar la precisión de las pruebas de normalidad en diferentes tamaños de muestra en R (me doy cuenta de que las pruebas de normalidad pueden ser engañosas ). Por ejemplo, para ver la prueba de Shapiro-Wilk, estoy realizando la siguiente simulación (además de trazar los resultados) y...
Estoy trabajando en una tarea de Planificación de capacidad y he leído algunos libros. Esto es específicamente sobre distribuciones. Yo uso R. ¿Cuál es el enfoque recomendado para identificar cuál es mi distribución de datos? ¿Existen métodos estadísticos para identificarlo? Tengo este diagrama...
Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las frecuencias observadas de mis cuatro eventos (18) puedo calcular las...
La versión corta fuera de contexto Sea una variable aleatoria con CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y...
Obtuve de otras publicaciones que no se puede atribuir 'importancia' o 'importancia' a las variables predictoras que ingresan en un modelo de lazo porque calcular los valores p o las desviaciones estándar de esas variables todavía es un trabajo en progreso. Bajo ese razonamiento, ¿es correcto...
Estaba tratando de crear algunos datos de prueba para la regresión logística y encontré esta publicación ¿Cómo simular datos artificiales para la regresión logística? Es una buena respuesta, pero solo crea variables continuas. ¿Qué pasa con una variable categórica x3 con 5 niveles (ABCDE) asociada...
Los resultados asintóticos no pueden ser probados por simulación por computadora, porque son declaraciones que involucran el concepto de infinito. Pero deberíamos poder tener la sensación de que las cosas realmente marchan como la teoría nos lo dice. Considere el resultado teórico limn → ∞PAG( |...