প্রশ্ন ট্যাগ «simulation»

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

আমি কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই। সুতরাং, দয়া করে আমার কোনও ভুল থাকলে তা সহ্য করুন। সিমুলেশন কীভাবে হয় তা আপনি একটি সহজ পদ্ধতিতে ব্যাখ্যা করতে পারেন? আমি জানি যে এটি একটি সাধারণ বিতরণ থেকে কিছু এলোমেলো নমুনা বেছে নেয় এবং অনুকরণের জন্য ব্যবহার করে। তবে, পরিষ্কার বুঝতে পারছি না।

10 simulation 

আমি নিম্নলিখিত সিমুলেশন সমস্যাটি দেখতে : পরিচিত প্রকৃত সংখ্যাগুলির একটি সেট , distribution একটি ডিস্ট্রিবিউশন দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে যেখানে ইতিবাচক অংশ উল্লেখ করে । যদিও আমি এই বিতরণকে লক্ষ্য করে কোনও মেট্রোপলিস-হেস্টিংস স্যাম্পেলার সম্পর্কে ভাবতে পারি, আমি অবাক হয়েছি যদি সেখানে কোনও কার্যকর সরাসরি নমুনা উপস্থিত থাকে তবে প্রচুর …

9 simulation  algorithms  random-generation  computational-statistics  metropolis-hastings 

আমি আর এর মধ্যে ইম্পোর্টেন্স স্যাম্পলিং পদ্ধতির সাথে ইন্টিগ্রাল মূল্যায়ন প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করছিলাম । মূলত, ব্যবহারকারীর গণনা করা দরকার ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx তাত্পর্যপূর্ণ বিতরণকে গুরুত্ব বিতরণ হিসাবে ব্যবহার করে q(x)=λ exp−λxq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} এবং এর মান সন্ধান করুন যা ইন্টিগ্রালের (এটি ) আরও ভাল দেয় । আমি ওভার এর …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

আমি এমন একটি ডেটাসেট সিমুলেট করার চেষ্টা করছি যা আমার সাথে থাকা অভিজ্ঞতাবাদী ডেটার সাথে মেলে তবে মূল ডেটাতে ত্রুটিগুলি কীভাবে অনুমান করা যায় তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই। এম্পিরিকাল ডেটাতে হিটারোসেসডাস্টিস্টি অন্তর্ভুক্ত থাকে তবে আমি এটিকে দূরে রূপান্তর করতে আগ্রহী নই, বরং অভিজ্ঞতা সংক্রান্ত তথ্যের সিমুলেশন পুনরুত্পাদন করার জন্য …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

মনে করুন আমরা কিছু প্রত্যাশা গণনা করতে চাই: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] মনে করুন আমরা মন্টি কার্লো সিমুলেশন ব্যবহার করে এটি আনুমানিক করতে চাই। EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx \frac1{RS}\sum_{r=1}^R\sum_{s=1}^Sf(x^{r,s},y^r) তবে ধরুন উভয় বিতরণ থেকে নমুনা আঁকা ব্যয়বহুল, যাতে আমরা কেবল একটি নির্দিষ্ট নম্বর আঁকতে পারি । KKK কীভাবে আমরা বরাদ্দ করা উচিত ? উদাহরণগুলিতে প্রতিটি …

9 optimization  conditional-probability  simulation  expected-value  monte-carlo 

কেউ আমাকে কীভাবে সিমুলেট করার কথা বলতে পারেন , যেখানে , একটি কয়েন টস ব্যবহার করে (যতবার আপনি প্রয়োজন হিসাবে) ?Bernoulli(ab)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right)a,b∈Na,b∈Na,b\in \mathbb{N}P(H)=pP(H)=pP(H)=p আমি প্রত্যাখ্যানের নমুনা ব্যবহার করার কথা ভাবছিলাম, তবে এটি পেরেক দিতে পারিনি।

9 probability  simulation  bernoulli-distribution  rejection-sampling 

স্তর 1 (স্বতন্ত্র স্তর) এবং একটি স্তর 2 (গোষ্ঠী স্তর) এর একটি ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীল সহ নিম্নলিখিত মাল্টিলেভেল লজিস্টিক মডেল: logit(pij)=π0j+π1jxij…(1)logit(pij)=π0j+π1jxij…(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0j=γ00+γ01zj+u0j…(2)π0j=γ00+γ01zj+u0j…(2)\pi_{0j}=\gamma_{00}+\gamma_{01}z_j+u_{0j}\ldots (2) π1j=γ10+γ11zj+u1j…(3)π1j=γ10+γ11zj+u1j…(3)\pi_{1j}=\gamma_{10}+\gamma_{11}z_j+u_{1j}\ldots (3) যেখানে, গ্রুপ-স্তরের অবশিষ্টাংশগুলি__ এবং প্রত্যাশা শূন্যের সাথে একটি বহুবিধ সাধারণ বিতরণ বলে ধরে নেওয়া হচ্ছে। অবশিষ্ট অবশিষ্ট ত্রুটির বৈকল্পিকতা হিসাবে সুনির্দিষ্ট করা হয়েছে , এবং …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

প্রসঙ্গের সংক্ষিপ্ত সংস্করণ যাক সিডিএফ সঙ্গে একটি দৈব চলক হতে yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} ধরা যাক আমি বিপরীত সিডিএফ পদ্ধতিটি ব্যবহার …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

আমি অন্যান্য পোস্টগুলি থেকে পেয়েছি যে লাসো মডেলটিতে প্রবেশকারী ভবিষ্যদ্বাণী ভেরিয়েবলগুলিতে কেউ 'গুরুত্ব' বা 'তাত্পর্য' বলতে পারে না কারণ এই ভেরিয়েবলগুলির 'পি-মান বা মানক বিচ্যুতি গণনা করা এখনও একটি কাজ। এই যুক্তির অধীনে, এটি কি সঠিকভাবে প্রমাণ করা উচিত যে লাসো মডেল থেকে বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলগুলি 'অপ্রাসঙ্গিক' বা 'তুচ্ছ'? যদি …

9 statistical-significance  bootstrap  simulation  lasso  regression-strategies 

কম্পিউটারের সিমুলেশন দ্বারা অ্যাসিম্পটোটিক ফলাফল প্রমাণিত হতে পারে না , কারণ এগুলি অনন্ত ধারণার সাথে জড়িত বিবৃতি। তবে আমাদের এমন ধারণা অর্জন করতে সক্ষম হওয়া উচিত যে থিওরি আমাদের বলার সাথে জিনিসগুলি সত্যই অগ্রসর হয়। তাত্ত্বিক ফলাফল বিবেচনা করুন limn→∞P(|Xn|>ϵ)=0,ϵ>0limn→∞P(|Xn|>ϵ)=0,ϵ>0\lim_{n\rightarrow\infty}P(|X_n|>\epsilon) = 0, \qquad \epsilon >0 যেখানে XnXnX_n হল nnn র্যান্ডম …

9 mathematical-statistics  simulation  convergence  asymptotics 

আমি আর-তে বিভিন্ন নমুনা আকারের চেয়ে স্বাভাবিকতা পরীক্ষার যথার্থতা মূল্যায়ন করতে চাই (আমি বুঝতে পারি যে স্বাভাবিকতা পরীক্ষাগুলি বিভ্রান্তিমূলক হতে পারে )। উদাহরণস্বরূপ, শাপিরো-উইলক পরীক্ষাটি দেখার জন্য, আমি নিম্নলিখিত সিমুলেশনটি পরিচালনা করছি (পাশাপাশি ফলাফলগুলি পরিকল্পনা করার জন্য) এবং প্রত্যাশা করব যে নমুনার আকারটি নাল প্রত্যাখ্যান করার সম্ভাবনা হ্রাস পাবে: n …

9 r  simulation  power-analysis  normality-assumption 

আমি নির্দিষ্ট মধ্যস্থতা মডেলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা সিমুলেট করার পদ্ধতি খুঁজে পেতে আগ্রহী। ব্যারন এবং কেনি (1986) দ্বারা প্রথম রূপরেখার মধ্যস্থতার মডেলগুলির পরীক্ষার জন্য সাধারণ লিনিয়ার স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেল কাঠামো অনুসারে এবং অন্য কোথাও যেমন জড, ইজারবিট, এবং মুলার (2013) এর বর্ণনা দেওয়া হয়েছে , ফলাফল জন্য মধ্যস্থতা মডেল , …

9 r  regression  simulation  random-generation  mediation 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশনটির জন্য কিছু পরীক্ষার ডেটা তৈরি করার চেষ্টা করছিলাম এবং আমি এই পোস্টটি খুঁজে পেলাম যে কীভাবে লজিস্টিক রিগ্রেশন জন্য কৃত্রিম ডেটা সিমুলেট করা যায় ? এটি একটি দুর্দান্ত উত্তর তবে এটি কেবল ক্রমাগত পরিবর্তনশীল তৈরি করে। লিঙ্কের মতো একই উদাহরণের জন্য y এর সাথে 5 স্তরের (ABCDE) …

9 r  logistic  simulation