คำถามติดแท็ก simulation

ฉันกำลังทำงานที่ได้รับมอบหมายการวางแผนกำลังการผลิตและฉันได้อ่านหนังสือบางเล่ม นี่เป็นเรื่องเกี่ยวกับการแจกแจงโดยเฉพาะ ฉันใช้อาร์ อะไรคือวิธีที่แนะนำในการระบุว่าการกระจายข้อมูลของฉันคืออะไร? มีวิธีการทางสถิติเพื่อระบุหรือไม่ ฉันมีแผนภาพนี้ มีวิธีการจำลองสถานการณ์อย่างไรบ้างเมื่อใช้ R ที่นี่ฉันต้องการสร้างข้อมูลสำหรับการแจกแจงบางอย่างเช่นเลขชี้กำลัง r-java เป็นแนวทางที่ถูกต้องหรือไม่หากฉันต้องการรวมเข้ากับ Java? มีวิธีใดที่จะทำนายผลของการกระจาย (การใช้งาน CPU และอื่น ๆ ) ที่จะมีเมื่อฉันส่งข้อมูลไปยังการแจกจ่ายเฉพาะ? การส่งข้อมูลบางอย่างมีความแตกต่างกันอย่างไร? โปรดพิจารณาสิ่งเหล่านี้เป็นคำถามของผู้เริ่มต้น มีหนังสือหรือเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับการจำลองประเภทนี้หรือไม่? หมายเหตุ แผนภาพคือจากจุดสิ้นสุดของกระดาษhttp://people.stern.nyu.edu/adamodar/pdfiles/papers/probabilistic.pdf ความดีของเทคนิคฟิตฉันได้เจอ การประเมินความดีพอดี ไคสแควร์ Kolmogorov-Smirnov, ความหนาแน่นของสถิติ Anderson-Darling, cdf, PP และ QQ แปลง ฉันไม่แน่ใจว่าการตีความหรือขั้นตอนต่อไปควรทำอย่างไรหากพบว่าการแจกแจงของฉันเป็นแบบปกติหรือแบบเลขยกกำลังเป็นต้นฉันต้องทำอย่างไร คาดการณ์? หวังว่าคำถามนี้ชัดเจน ความล่าช้าของเอ็กซ์โปเนนเชียลจะชักนำให้เกิดความผันผวนของคิวตามหนังสือการวางแผนกำลังการผลิตของฉันโดย Neil Gunther ดังนั้นฉันรู้ว่าจุดหนึ่ง

9 distributions  simulation 

@whuber ได้สาธิตวิธีจำลองผลลัพธ์หลายตัวแปร ( ,และy_3 ) ในครั้งเดียวy1y1y_1y2y2y_2y3y3y_3 ดังที่เราทราบข้อมูลระยะยาวมักเกิดขึ้นในการศึกษาทางการแพทย์ คำถามของฉันคือวิธีการจำลองการวัดผลซ้ำหลายตัวแปรใน R หรือไม่? ตัวอย่างเช่นเราวัดy1y1y_1 , y2y2y_2และy3y3y_3ๆ กันที่จุดเวลา 5 จุดสำหรับกลุ่มการรักษาที่แตกต่างกันสองกลุ่ม

9 r  repeated-measures  simulation 

ฉันต้องการจำลองจากความหนาแน่นปกติ (พูดค่าเฉลี่ย = 1, sd = 1) แต่ต้องการค่าบวกเท่านั้น วิธีหนึ่งคือการจำลองจากปกติและรับค่าสัมบูรณ์ ฉันคิดว่านี่เป็นเรื่องปกติที่ถูกพับ ฉันเห็นใน R มีฟังก์ชั่นสำหรับการสร้างตัวแปรแบบสุ่มที่ถูกตัดทอน หากฉันจำลองจากปกติที่ถูกตัดทอน (ตัดที่ 0) นี่จะเท่ากับวิธีการพับหรือไม่?

9 normal-distribution  simulation  truncation 

ฉันต้องการทำการวิเคราะห์หลายตัวแปรในระดับบุคคลในระดับเล็ก ๆ ของการรวมกลุ่มทางภูมิศาสตร์ (เขตการเก็บรวบรวมสำมะโนประชากรของออสเตรเลีย) เห็นได้ชัดว่าการสำรวจสำมะโนประชากรไม่สามารถหาได้จากการรวมตัวเพียงเล็กน้อยด้วยเหตุผลความเป็นส่วนตัวดังนั้นฉันจึงตรวจสอบทางเลือกอื่น ๆ ตัวแปรที่น่าสนใจเกือบทั้งหมดจัดอยู่ในหมวดหมู่ ฉันมีสองชุดข้อมูลที่การกำจัดของฉัน: ตัวอย่างการสำรวจสำมะโนประชากร 1% นั้นมีอยู่ในระดับที่สูงกว่าของการรวมตัวเชิงพื้นที่ (พื้นที่ที่มีประชากรประมาณ 190,000 คนและการแยกเชิงพื้นที่ขนาดใหญ่ของประชากร ตารางความถี่สำหรับตัวแปรที่ฉันสนใจในระดับพื้นที่เล็ก ๆ (500 พื้นที่เล็ก ๆ หมายถึงป๊อป = 385, sd = 319, มัธยฐาน = 355) ฉันจะใช้ชุดข้อมูลทั้งสองนี้เพื่อจำลองการกระจายของประชากรในระดับพื้นที่ขนาดเล็กที่ใกล้เคียงกับประชากรจริงของพื้นที่ขนาดเล็กที่สุดได้อย่างไร ฉันขอขอบคุณที่อาจมีวิธีการประจำในการทำเช่นนี้; ถ้าเป็นเช่นนั้นตัวชี้ไปยังตำราหรือบทความในวารสารที่เกี่ยวข้องจะได้รับการชื่นชมอย่างมากมาย

9 distributions  sampling  simulation  spatial  census 

ฉันพยายามที่จะเข้าใจวิธีการใช้ทฤษฎีบทของเบย์ในการคำนวณหลัง แต่กำลังติดอยู่กับวิธีการคำนวณเช่นในกรณีต่อไปนี้มันไม่ชัดเจนสำหรับฉันที่จะใช้ผลิตภัณฑ์ของความน่าจะเป็นก่อนและจากนั้นคำนวณ หลัง: สำหรับตัวอย่างนี้ฉันสนใจในการคำนวณความน่าจะเป็นหลังของและฉันใช้มาตรฐานปกติก่อนหน้านี้ในแต่ฉันอยากรู้ วิธีการคำนวณหลังจากก่อนหน้านี้ที่แสดงโดยห่วงโซ่ MCMC ดังนั้นฉันจะใช้ 1,000 ตัวอย่างเป็นจุดเริ่มต้นของฉันμμ\muμμ\mu p(μ)∼N(μ=0,σ=1)p(μ)∼N(μ=0,σ=1)p(\mu)\sim N(\mu = 0, \sigma = 1)μμ\mu ตัวอย่าง 1,000 จากก่อนหน้า set.seed(0) prior.mu <- 0 prior.sigma <- 1 prior.samples <- sort(rnorm(1000, prior.mu, prior.sigma)) ทำการสังเกตบางอย่าง: observations <- c(0.4, 0.5, 0.8, 0.1) และคำนวณความน่าจะเป็นเช่น :p(y|μ,σ)p(y|μ,σ)p(y | \mu, \sigma) likelihood <- prod(dnorm(observations, mean(prior.samplse), sd(prior.samples))) สิ่งที่ฉันไม่ค่อยเข้าใจคือ: เมื่อใด …

9 bayesian  simulation  computational-statistics 

ดังนั้นฉันมีการทดลอง 16 ครั้งที่ฉันพยายามพิสูจน์ตัวตนบุคคลจากลักษณะทางชีวภาพโดยใช้ Hamming Distance เกณฑ์ของฉันถูกตั้งไว้ที่ 3.5 ข้อมูลของฉันอยู่ด้านล่างและเฉพาะการทดลองใช้ 1 เท่านั้นคือ True Positive: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 11 0.42 12 0.37 13 0.66 14 0.39 15 0.44 16 0.39 จุดสับสนของฉันคือฉันไม่แน่ใจจริงๆเกี่ยวกับวิธีสร้าง ROC curve …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction