Perché i generatori di numeri casuali come runif()in R non generano sempre lo stesso risultato? Per esempio: X <- runif(100) X sta generando output diversi ogni volta. Qual è il motivo per generare output diversi ogni volta? Quali funzionalità ha in background per farlo?
Oggi i Mega Millions superano i $ 500 milioni. Ricordo di aver letto un articolo di JSTOR su alcuni numeri che è molto improbabile che vengano scelti. Ad esempio molte persone scelgono 7 perché è il loro numero fortunato, e io voglio il contrario. Tuttavia, la mia iscrizione a JSTOR …
Vorrei generare una matrice di correlazione casuale in modo tale che la distribuzione dei suoi elementi off-diagonali appaia approssimativamente normale. Come posso farlo? La motivazione è questa. Per un insieme di dati di serie temporali, la distribuzione di correlazione sembra spesso abbastanza vicina alla normalità. Vorrei generare molte matrici di …
Ho pubblicato una domanda precedente , questa è correlata ma penso che sia meglio iniziare un'altra discussione. Questa volta, mi chiedo come generare punti distribuiti uniformemente all'interno della sfera dell'unità 3-d e come controllare la distribuzione visivamente e statisticamente? Non vedo le strategie pubblicate direttamente trasferibili a questa situazione.
Mi chiedo come posso simulare un campione di n vite di distribuzione Weibull che includano osservazioni censurate a destra di tipo I. Ad esempio, consente di avere n = 3, forma = 3, scala = 1 e il tasso di censura = .15 e il tempo di censura = .88. …
In questo documento , che riguarda il comando "imposta seme", le persone Stata discutono questioni relative all'impostazione dei semi quando generano numeri pseudo-casuali. Un notevole "non" è "non usare in serie la sequenza di numeri naturali come semi, perché questo ha uno schema e mette in pericolo la pseudo-casualità". Un …
Devo disegnare numeri casuali da una distribuzione log-cauchy che ha densità: Qualcuno può aiutarmi o indicarmi un libro / un documento che potrebbe mostrarmi come?f( x ; μ , σ) = 1x πσ[ 1 + ( l n ( x ) - μσ)2].f(X;μ,σ)=1Xπσ[1+(ln(X)-μσ)2].f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{x\pi\sigma\left[1+\left(\frac{ln(x)-\mu}{\sigma}\right)^2\right]}.
Come devo campionare in modo efficiente dalla seguente distribuzione? x∼B(α,β), x>kx∼B(α,β), x>k x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k Se non è troppo grande, il campionamento del rifiuto potrebbe essere l'approccio migliore, ma non sono sicuro di come procedere quando è grande. Forse c'è qualche approssimazione asintotica che può essere …
Se cioè, X∈Rn, X∼N(0–,σ2I)X∈Rn, X∼N(0_,σ2I)X\in\mathbb{R}^n,~X\sim \mathcal{N}(\underline{0},\sigma^2\mathbf{I})fX(x)=1(2πσ2)n/2exp(−||x||22σ2)fX(x)=1(2πσ2)n/2exp(−||x||22σ2) f_X(x) = \frac{1}{{(2\pi\sigma^2)}^{n/2}} \exp\left(-\frac{||x||^2}{2\sigma^2}\right) Voglio una versione analoga di una distribuzione normale troncata in un caso multivariato. Più precisamente, voglio generare una norma gaussiana multivariata vincolata da una norma (a un valore ) st dove≥a≥a\geq aYYYfY(y)={c.fX(y), if ||y||≥a0, otherwise .fY(y)={c.fX(y), if ||y||≥a0, otherwise . …
Data una moneta con pregiudizio sconosciuto , come posso generare variate - nel modo più efficiente possibile - che sono distribuiti da Bernoulli con probabilità 0,5? Cioè, utilizzando il numero minimo di flip per variabile generata.ppp
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
Devo creare vettori casuali di numeri reali a_i soddisfacendo i seguenti vincoli: abs(a_i) < c_i; sum(a_i)< A; # sum of elements smaller than A sum(b_i * a_i) < B; # weighted sum is smaller than B aT*A*a < D # quadratic multiplication with A smaller than D where c_i, b_i, …
Sto eseguendo una simulazione su R e un cluster di computer e ho il seguente problema. Su ciascuno dei computer X che eseguo: fxT2 <- function(i) runif(10) nessay <- 100 c(mclapply(1:nessay, fxT2), recursive=TRUE) Esistono 32 computer, ognuno con 16 core. Tuttavia, circa il 2% dei numeri casuali sono identici. Quali …
Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 2 anni fa . Il mio obiettivo: Mi piacerebbe avere una funzione che accetta un indirizzo e-mail e genera un numero …
Nel mio programma ho bisogno di eseguire N thread separati ciascuno con il proprio RNG che viene utilizzato per campionare un set di dati di grandi dimensioni. Devo essere in grado di seminare l'intero processo con un singolo valore in modo da poter riprodurre i risultati. È sufficiente aumentare semplicemente …
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