Thống kê và dữ liệu lớn monte-carlo

1

Làm thế nào để xác định các thành phần chính quan trọng bằng cách sử dụng phương pháp bootstrapping hoặc Monte Carlo?

Tôi quan tâm đến việc xác định số lượng mẫu quan trọng được đưa ra từ Phân tích thành phần chính (PCA) hoặc Phân tích chức năng trực giao thực nghiệm (EOF). Tôi đặc biệt quan tâm đến việc áp dụng phương pháp này vào dữ liệu khí hậu. Trường …

40 r pca bootstrap monte-carlo

6

Quy tắc ngón tay cái cho số lượng mẫu bootstrap

Tôi tự hỏi nếu ai đó biết bất kỳ quy tắc chung nào về số lượng mẫu bootstrap nên sử dụng, dựa trên các đặc điểm của dữ liệu (số lượng quan sát, v.v.) và / hoặc các biến bao gồm?

40 bootstrap inference monte-carlo

1

Sự khác biệt giữa lấy mẫu của Metropolis Hastings, Gibbs, Tầm quan trọng và Từ chối là gì?

Tôi đã cố gắng tìm hiểu các phương pháp MCMC và đã đi qua các mẫu của Metropolis Hastings, Gibbs, Tầm quan trọng và Từ chối. Mặc dù một số trong những khác biệt này là rõ ràng, ví dụ, làm thế nào Gibbs là một trường hợp đặc biệt …

36 mcmc monte-carlo gibbs metropolis-hastings importance-sampling

6

Có phải tất cả các phương pháp mô phỏng đều là một dạng của Monte Carlo?

Có một phương pháp mô phỏng không phải là Monte Carlo? Tất cả các phương pháp mô phỏng liên quan đến việc thay thế các số ngẫu nhiên vào hàm để tìm một phạm vi các giá trị cho hàm. Vì vậy, tất cả các phương pháp mô phỏng trong …

35 monte-carlo

6

Xấp xỉ

Gần đây tôi đã xem mô phỏng Monte Carlo và đã sử dụng nó để tính gần đúng các hằng số như (khoanh tròn trong một hình chữ nhật, diện tích tỷ lệ).ππ\pi Tuy nhiên, tôi không thể nghĩ ra một phương pháp tương ứng gần đúng giá trị của …

35 simulation monte-carlo algorithms random-generation numerical-integration

5

Tạo số ngẫu nhiên theo cách thủ công

Làm cách nào tôi có thể tự tạo một số ngẫu nhiên từ một phân phối nhất định, ví dụ: 10 nhận ra từ phân phối chuẩn thông thường?

30 normal-distribution simulation monte-carlo random-generation randomness

3

Xác thực chéo K-Fold so với Monte Carlo

Tôi đang cố gắng học các phương pháp xác nhận chéo khác nhau, chủ yếu với ý định áp dụng các kỹ thuật phân tích đa biến có giám sát. Hai tôi đã đi qua là kỹ thuật xác thực chéo K-Fold và Monte Carlo. Tôi đã đọc rằng K-Fold …

29 cross-validation monte-carlo

5

Tại sao nên sử dụng phương pháp Monte Carlo thay vì lưới đơn giản?

Khi tích hợp một chức năng hoặc trong các mô phỏng phức tạp, tôi đã thấy phương pháp Monte Carlo được sử dụng rộng rãi. Tôi đang tự hỏi tại sao người ta không tạo ra một lưới các điểm để tích hợp một chức năng thay vì vẽ các …

25 monte-carlo

2

Lấy mẫu quan trọng là gì?

Tôi đang cố gắng học tăng cường học tập và chủ đề này thực sự khó hiểu với tôi. Tôi đã giới thiệu về thống kê, nhưng tôi không thể hiểu chủ đề này bằng trực giác.

23 variance simulation monte-carlo unbiased-estimator importance-sampling

4

Các thuật toán Machine Learning hay Deep Learning có thể được sử dụng để cải thiện quy trình lấy mẫu của kỹ thuật MCMC không?

Dựa trên kiến thức nhỏ mà tôi có về các phương pháp MCMC (Markov chain Monte Carlo), tôi hiểu rằng lấy mẫu là một phần quan trọng của kỹ thuật nói trên. Các phương pháp lấy mẫu thường được sử dụng là Hamilton và Đô thị. Có cách nào để …

21 machine-learning mcmc monte-carlo markov-process

4

Làm thế nào để chiếu một vectơ mới lên không gian PCA?

Sau khi thực hiện phân tích thành phần chính (PCA), tôi muốn chiếu một vectơ mới lên không gian PCA (tức là tìm tọa độ của nó trong hệ tọa độ PCA). Tôi đã tính PCA bằng ngôn ngữ R bằng cách sử dụng prcomp. Bây giờ tôi có thể …

21 r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial

1

Làm thế nào chúng ta có thể mô phỏng từ một hỗn hợp hình học?

Nếu là các mật độ đã biết mà từ đó tôi có thể mô phỏng, tức là có sẵn một thuật toán. và nếu sản phẩm có thể tích hợp được, thì có cách tiếp cận chung để mô phỏng từ mật độ sản phẩm này bằng cách sử dụng …

20 simulation monte-carlo geometric-mean scalability finite-mixture-model

1

MCMC trên một không gian tham số giới hạn?

Tôi đang cố gắng áp dụng MCMC cho một vấn đề, nhưng các thầy tu của tôi (trong trường hợp của tôi là )) có bị giới hạn trong một khu vực không? Tôi có thể sử dụng MCMC bình thường và bỏ qua các mẫu nằm ngoài vùng giới …

18 sampling mcmc monte-carlo random-walk

3

Tạo điểm hiệu quả giữa vòng tròn đơn vị và hình vuông đơn vị

Tôi muốn tạo các mẫu từ vùng màu xanh được xác định ở đây: Giải pháp ngây thơ là sử dụng lấy mẫu từ chối trong ô vuông đơn vị, nhưng điều này chỉ cung cấp hiệu suất 1−π/41−π/41-\pi/4 (~ 21,4%). Có một số cách tôi có thể lấy mẫu …

17 probability sampling monte-carlo random-generation

2

Ai đó có thể giải thích cho tôi NUTS bằng tiếng Anh?

Sự hiểu biết của tôi về thuật toán là như sau: Không có Sam-Turn Sampler (NUTS) là Phương pháp Hamilton Carlo. Điều này có nghĩa là nó không phải là một phương pháp Chuỗi Markov và do đó, thuật toán này tránh được phần đi bộ ngẫu nhiên, thường được …

17 bayesian monte-carlo markov-process

Câu hỏi được gắn thẻ «monte-carlo»