Domande taggate «sampling»

Creare campioni da una popolazione ben specificata usando un metodo probabilistico e / o produrre numeri casuali da una distribuzione specificata. Poiché questo tag è ambiguo, si prega di considerare [sondaggio-campionamento] per il primo e [monte-carlo] o [simulazione] per il secondo. Per domande relative alla creazione di campioni casuali da distribuzioni conosciute, prendere in considerazione l'utilizzo del tag [generazione casuale].

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Il campionamento basato sulla catena Markov è il “migliore” per il campionamento Monte Carlo? Sono disponibili schemi alternativi?
Catena di Markov Monte Carlo è un metodo basato sulle catene di Markov che ci consente di ottenere campioni (in un'impostazione Monte Carlo) da distribuzioni non standard da cui non è possibile prelevare campioni direttamente. La mia domanda è: perché la catena Markov è "all'avanguardia" per il campionamento Monte Carlo. …
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(interagendo) MCMC per posteriore multimodale
Sto provando a campionare da un posteriore con molte modalità particolarmente distanti tra loro usando MCMC. Sembra che nella maggior parte dei casi, solo una di queste modalità contenga il 95% di hpd che sto cercando. Ho cercato di implementare soluzioni basate sulla simulazione temperata, ma ciò non fornisce risultati …
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Come confrontare gli eventi osservati con quelli previsti?
Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Come posso simulare i microdati di censimento per piccole aree usando un campione di microdati dell'1% su larga scala e statistiche aggregate su piccola scala?
Vorrei eseguire un'analisi multivariata a livello individuale a piccoli livelli di aggregazione geografica (distretti australiani di raccolta del censimento). Chiaramente, il censimento non è disponibile a questi piccoli livelli di aggregazione per motivi di privacy, quindi sto studiando altre alternative. Quasi tutte le variabili di interesse sono categoriche. Ho due …
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Campionamento dalla distribuzione bivariata con densità nota usando MCMC
Ho provato a simulare da una densità bivariata usando gli algoritmi Metropolis in R e non ho avuto fortuna. La densità può essere espressa come , dove è distribuzione Singh-Maddalap(x,y)p(x,y)p(x,y)p(y|x)p(x)p(y|x)p(x)p(y|x)p(x)p(x)p(x)p(x) p(x)=aqxa−1ba(1+(xb)a)1+qp(x)=aqxa−1ba(1+(xb)a)1+qp(x)=\dfrac{aq x^{a-1}}{b^a (1 + (\frac{x}{b})^a)^{1+q}} con i parametri , , e è log-normale con log-mean come una frazione diaaaqqqbbbp(y|x)p(y|x)p(y|x)xxx e …
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