Statistiche e Big Data random-generation

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Come campionare dalla distribuzione Cantor?

Quale sarebbe il modo migliore per campionare dalla distribuzione Cantor ? Ha solo cdf e non possiamo invertirlo.

19 distributions simulation random-generation

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I numeri troncati di un generatore di numeri casuali sono ancora "casuali"?

Qui 'troncare' implica ridurre la precisione dei numeri casuali e non troncare la serie di numeri casuali. Ad esempio, se ho numeri veramente casuali (disegnati da qualsiasi distribuzione, ad esempio normale, uniforme, ecc.) Con precisione arbitraria e troncare tutti i numeri in modo che alla fine finisca con un insieme …

18 random-generation measurement-error truncation

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Disegna numeri interi in modo indipendente e uniforme a caso da 1 a

Vorrei disegnare numeri interi da 1 a qualche specifica lanciando un certo numero di dadi a sei facce giusti (d6). Una buona risposta spiegherà perché il suo metodo produce numeri interi uniformi e indipendenti .NNN Come esempio illustrativo, sarebbe utile spiegare come funziona una soluzione per il caso di .N …

18 probability random-generation uniform dice

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Test dei dati generati casualmente rispetto alla sua distribuzione prevista

Ho scritto un programma che genera dati casuali. Se il programma funziona correttamente, tali dati dovrebbero seguire una distribuzione di probabilità specifica e nota. Vorrei eseguire il programma, fare alcuni calcoli sul risultato e trovare un valore p. Prima di chiunque altro lo dica: capisco che il test di ipotesi …

17 distributions hypothesis-testing random-generation

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Genera punti in modo efficiente tra il cerchio unitario e il quadrato unitario

Vorrei generare campioni dalla regione blu definita qui: La soluzione ingenua è utilizzare il campionamento del rifiuto nel quadrato dell'unità, ma ciò fornisce solo un'efficienza di (~ 21,4%).1 - π/ 41-π/41-\pi/4 C'è un modo per campionare in modo più efficiente?

17 probability sampling monte-carlo random-generation

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Genera numeri casuali seguendo una distribuzione all'interno di un intervallo

Devo generare numeri casuali dopo la distribuzione normale nell'intervallo . (Sto lavorando in R.)( a , b )(un',B)(a,b) So che la funzione rnorm(n,mean,sd)genererà numeri casuali dopo la normale distribuzione, ma come impostare i limiti di intervallo all'interno di quello? Sono disponibili funzioni R particolari per questo?

17 r normal-distribution matlab simulation random-generation

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Cholesky contro eigendecomposition per estrarre campioni da una distribuzione normale multivariata

Vorrei disegnare un campione x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right) . Wikipedia suggerisce di usare una composizione Cholesky o Eigendec , cioè Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T o Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T E quindi il campione può essere disegnato tramite: x=D1vx=D1v \mathbf{x} = \mathbf{D}_1 \mathbf{v} oppure x=QΛ−−√vx=QΛv \mathbf{x} = \mathbf{Q}\sqrt{\mathbf{\Lambda}} \mathbf{v} dove …

16 normal-distribution random-generation svd cholesky

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Quali sono alcuni usi importanti della generazione di numeri casuali nelle statistiche computazionali?

In che modo e perché i generatori di numeri casuali (RNG) sono importanti nelle statistiche computazionali? Capisco che la casualità è importante quando si scelgono campioni per molti test statistici per evitare distorsioni verso entrambe le ipotesi, ma ci sono altre aree di statistiche computazionali in cui i generatori di …

15 hypothesis-testing monte-carlo algorithms random-generation computational-statistics

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Genera numeri casuali normalmente distribuiti con matrice di covarianza non definita positiva

Ho stimato la matrice di covarianza del campione di un campione e ho ottenuto una matrice simmetrica. Con , vorrei creare -variate rn distribuita normale, ma quindi ho bisogno la decomposizione di Cholesky di . Cosa devo fare se non è definito positivo?C n C CCCCCCCnnnCCCCCC

15 r random-generation covariance-matrix multivariate-normal cholesky

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Alcune domande sulla casualità statistica

Da randoness statistico di Wikipedia : La casualità globale e la casualità locale sono diverse. La maggior parte delle concezioni filosofiche della casualità sono globali, perché si basano sull'idea che "nel lungo periodo" una sequenza sembra veramente casuale, anche se alcune sotto-sequenze non sembrano casuali. In una sequenza "veramente" casuale …

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Genera tre variabili casuali correlate distribuite uniformemente

Supponiamo di avere 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), dove è un campione casuale uniforme di dimensione n eunif ( n , 0 , 1 )Unif(n,0,1)\textrm{unif}(n,0,1) Y= X1,Y=X1,Y=X_1, Z= 0,4 X1+ 1 …

15 r correlation random-generation uniform

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Come generare dati binari di serie temporali con correlazione automatica casuale?

Come posso generare serie temporali binarie tali che: È specificata la probabilità media di osservare 1 (diciamo 5%); Probabilità condizionale di osservare 1 alla volta dato il valore a (diciamo il 30% se il valore era 1)?tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

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Numeri casuali e pacchetto multicore

Durante la programmazione in R, ho usato il pacchetto multicore alcune volte. Tuttavia, non ho mai visto un'affermazione su come gestisce i suoi numeri casuali. Quando uso openMP con C, sto attento a usare un corretto RNG parallelo, ma con R presumo che accada qualcosa di sensato. Qualcuno può confermare …

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Perché la distribuzione di rand () ^ 2 è diversa da quella di rand () * rand ()?

In Libre Office Calc, la rand()funzione è disponibile, che sceglie un valore casuale tra 0 e 1 da una distribuzione uniforme. Sono un po 'arrugginito sulla mia probabilità, quindi quando ho visto il seguente comportamento, sono rimasto perplesso: A = 200x1 colonna di rand()^2 B = 200x1 colonna di rand()*rand() …

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Genera coppie di numeri casuali distribuiti uniformemente e correlati

Vorrei generare coppie di numeri casuali con una certa correlazione. Tuttavia, il solito approccio all'uso di una combinazione lineare di due variabili normali non è valido qui, poiché una combinazione lineare di variabili uniformi non è più una variabile distribuita uniformemente. Ho bisogno che le due variabili siano uniformi. Qualche …

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