প্রশ্ন ট্যাগ «simulation»

ক্যান্টর বিতরণ থেকে নমুনার সর্বোত্তম উপায় কী হবে ? এটিতে কেবল সিডিএফ রয়েছে এবং আমরা এটি উল্টাতে পারি না।

19 distributions  simulation  random-generation 

আমার বোধগম্যতা হল প্যারামিটারের মানগুলি অনুমান করার জন্য কোনও বয়েশিয়ান পদ্ধতির ব্যবহার করার সময়: পূর্ববর্তী বিতরণ পূর্ব বিতরণ এবং সম্ভাবনা বিতরণের সংমিশ্রণ। আমরা উত্তরোত্তর বিতরণ থেকে একটি নমুনা তৈরি করে এটি অনুকরণ করি (উদাহরণস্বরূপ, মান উৎপন্ন করতে একটি মহানগর-হেস্টিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং যদি তারা উত্তরোত্তর বিতরণের অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সম্ভাবনার …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior 

আমি দশম শ্রেণিতে আছি এবং আমি একটি মেশিন লার্নিং বিজ্ঞান মেলা প্রকল্পের ডেটা সিমুলেট করতে চাইছি। চূড়ান্ত মডেলটি রোগীর উপাত্তগুলিতে ব্যবহার করা হবে এবং সপ্তাহের নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সম্পর্ক এবং একক রোগীর ডেটার মধ্যে ওষুধের আনুগত্যের উপর এর প্রভাবের পূর্বাভাস দেয়। আনুগত্যের মানগুলি বাইনারি হবে (0 এর অর্থ তারা ওষুধ …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

আপনারা কেউ কেউ হয়ত এই সুন্দর কাগজটি পড়েছেন: ও'হারা আরবি, কোটজে ডিজে (২০১০) গণনা ডেটা লগ-রূপান্তর করবেন না। বাস্তুশাস্ত্র এবং বিবর্তন পদ্ধতিসমূহ 1: 118–122। Klick । আমার গবেষণার ক্ষেত্রে (ইকোটক্সিকোলজি) আমরা খারাপ প্রতিলিপিযুক্ত পরীক্ষাগুলি নিয়ে কাজ করছি এবং জিএলএম ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় না। সুতরাং আমি ও'হারা ও কোটজে (২০১০) এর …

18 r  generalized-linear-model  simulation  negative-binomial  type-i-and-ii-errors 

আমার কাছে টাইম সিরিজের ডেটা রয়েছে এবং ডেটা ফিট করার জন্য আমি মডেল হিসাবে একটি ব্যবহার করেছি । একটি সূচক দৈব চলক পারেন যে 0 (যখন আমি বিরল ঘটনা দেখুন) (যখন আমি একটি বিরল ঘটনা দেখতে না পান) অথবা 1। আমার পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণগুলির ভিত্তিতে আমি ভেরিয়েবল দৈর্ঘ্য মার্কভ চেইন পদ্ধতি …

18 time-series  forecasting  simulation 

এই ক্রস যাচাই করা প্রশ্নটি একটি নির্দিষ্ট পরিমাণের শর্তসাপেক্ষে একটি নমুনা অনুকরণ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করে আমাকে সেট করে দেওয়া সমস্যার কথা মনে করিয়ে দেয় জর্জ Casella । প্রদত্ত স্থিতিমাপ মডেল f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta) , এবং এই মডেল থেকে একটি IID নমুনা, (X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n) , এর MLE θθ\theta দেওয়া হয় θ ( এক্স 1 …

17 maximum-likelihood  conditional-probability  random-variable  simulation  t-distribution 

বিরতিতে মধ্যে সাধারণ বিতরণের পরে আমাকে এলোমেলো সংখ্যা তৈরি করতে হবে(a,b)(a,b)(a,b) । (আমি আরে কাজ করছি) আমি জানি যে ফাংশনটি rnorm(n,mean,sd)সাধারণ বিতরণ অনুসরণ করে এলোমেলো সংখ্যা তৈরি করবে, তবে এর মধ্যে অন্তর সীমাটি কীভাবে সেট করব? এর জন্য কি কোনও বিশেষ আর কার্যাবলী উপলব্ধ?

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

আমি পালাও বিজ্ঞানে ব্যবহৃত একটি বিশেষ ধরণের মডেল ফিট করার বিভিন্ন পদ্ধতির কম্পিউটার ভিত্তিক মূল্যায়ন পরিচালনা করেছি। আমার একটি বড়-প্রশিক্ষণ প্রশিক্ষণ ছিল এবং তাই আমি এলোমেলোভাবে (স্ট্রেইটেড এলোমেলো নমুনা) একটি পরীক্ষা সেট আলাদা করে রেখেছি। আমি লাগানো ট্রেনিং সেট নমুনা বিভিন্ন পদ্ধতি ও ব্যবহার মি মডেলের ফলে আমি টেস্ট সেট …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

আমি শুনেছি নাল অনুমানের অধীনে পি-মান বিতরণ অভিন্ন হওয়া উচিত। তবে, ম্যাটল্যাব-তে দ্বিপদী পরীক্ষার সিমুলেশনগুলি ইউনিফর্মের ডিস্ট্রিবিউশনগুলির তুলনায় 0.5-এর চেয়ে বড় (এই ক্ষেত্রে 0.518) এর সাথে খুব আলাদা - ফেরত দেয়: coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for i = 1:20000 success = 0; for j = 1:200 success …

17 matlab  p-value  binomial  simulation  uniform 

ধরুন আমার একটি ফাংশন যা আমি একীভূত করতে চাই অবশ্যই ধরে নিচ্ছি শেষ পয়েন্টগুলিতে শূন্যে যায়, কোনও ব্লুপআপস নেই, দুর্দান্ত ফাংশন। আমি যেভাবে মুগ্ধ করে চলেছি তা হ'ল মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদম ব্যবহার করে নমুনা এর বিতরণ আনুপাতিক থেকে , যা স্বাভাবিককরণের ধ্রুবকটি অনুপস্থিত missing যাকে আমি বলব এবং তারপরে এই উপর …

16 simulation  monte-carlo  metropolis-hastings  numerical-integration 

আনুমানিক বায়েশিয়ান গণনা মূলত কোনও স্টোকাস্টিক মডেল ফিটিংয়ের জন্য একটি দুর্দান্ত কৌশল, যেখানে সম্ভাবনাগুলি অক্ষম থাকে এমন মডেলগুলির জন্য উদ্দেশ্যে করা (বলুন, আপনি যদি পরামিতিগুলি ঠিক করেন তবে আপনি মডেল থেকে নমুনা নিতে পারেন তবে আপনি সংখ্যায়িকভাবে, অ্যালগোরিদমিক বা বিশ্লেষণীভাবে সম্ভাবনা গণনা করতে পারবেন না )। দর্শকদের কাছে আনুমানিক বায়েশীয় …

16 bayesian  simulation  model  likelihood  abc 

মনে করুন যে আমার দুটি অখণ্ড প্রান্তিক বিতরণ রয়েছে, এবং , যা থেকে আমি অনুকরণ করতে পারি। এখন, গাউসিয়ান কপুলা , চিহ্নিত ব্যবহার করে তাদের যৌথ বিতরণ তৈরি করুন । সমস্ত পরামিতি জানা আছে।FFFGGGC(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) এই কোপুলা থেকে অনুকরণের জন্য কি নন-এমসিএমসি পদ্ধতি রয়েছে?

16 normal-distribution  simulation  copula 

একটি পরীক্ষামূলক ডিজাইন ডেটা ফ্রেম থেকে ডেটা সিমুলেশন। আর এর উপর ফোকাস সহ (যদিও অন্যান্য ভাষার সমাধানটি দুর্দান্ত হবে)। একটি পরীক্ষা বা জরিপ ডিজাইনের ক্ষেত্রে ডেটা সিমুলেটেড করা এবং এই সিমুলেটেড ডেটা বিশ্লেষণ পরিচালনা করা ডিজাইনের সুবিধাগুলি এবং দুর্বলতাগুলির উপর ভয়ঙ্কর অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করতে পারে। এই জাতীয় দৃষ্টিভঙ্গি পরিসংখ্যান পরীক্ষার …

16 r  experiment-design  simulation 

ইউনিফর্ম ভেরিয়েবলের সেট থেকে একটি সাধারণ বিতরণ অনুকরণ করার জন্য, বিভিন্ন কৌশল রয়েছে: বক্স-মুলার অ্যালগরিদম , যাতে একটি নমুনা করে দুটি স্বতন্ত্র ইউনিফর্ম পরিবর্তিত হয় (0,1)(0,1)(0,1) এবং এগুলিকে দুটি স্বতন্ত্র মানক সাধারণ বিতরণে রূপান্তর করে: Z0=−2lnU1−−−−−−√cos(2πU0)Z1=−2lnU1−−−−−−√sin(2πU0)Z0=−2lnU1cos(2πU0)Z1=−2lnU1sin(2πU0) Z_0 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{cos}(2\pi U_0)\\ Z_1 = \sqrt{-2\text{ln}U_1}\text{sin}(2\pi U_0) সিডিএফ পদ্ধতিতে , যেখানে কেউ সাধারণ …

15 normal-distribution  simulation  uniform 

আমি সম্প্রতি একটি ডেটা সায়েন্স ইন্টারভিউ রিসোর্স কিনেছি যার সম্ভাব্যতা প্রশ্নগুলির একটি নিম্নরূপ ছিল: জ্ঞাত পরামিতিগুলির সাথে একটি সাধারণ বিতরণ থেকে অঙ্কন দেওয়া হয়, আপনি কীভাবে ইউনিফর্ম বিতরণ থেকে অঙ্কনগুলি অনুকরণ করতে পারেন? আমার মূল চিন্তার প্রক্রিয়াটি ছিল, একটি বিচ্ছিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবলের জন্য, আমরা কে কে অনন্য সাব-বিভাগগুলিতে স্বাভাবিক বিতরণটি …

15 self-study  normal-distribution  simulation  uniform