Domande taggate «random-generation»

L'atto di generare una sequenza di numeri o simboli in modo casuale o (quasi sempre) pseudo-casuale; cioè, con mancanza di prevedibilità o modello.



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Come generare una matrice di correlazione casuale che ha voci fuori diagonale distribuite approssimativamente normalmente con una deviazione standard determinata?
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 …

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Come generare punti distribuiti uniformemente nella sfera dell'unità 3-d?
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.

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Come simulare i dati censurati
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. …


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Generazione di numeri casuali Log-Cauchy
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]}.


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È corretto ? (generazione di una norma troncata multivariata-gaussiana)
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 . …


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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?
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, …
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Generazione di vettori casuali con vincoli
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, …

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RNG, R, mclapply e cluster di computer
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 …



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