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ランダムサンプルの生成について質問があります。私はRに非常に慣れていないため、独自のシミュレーションを実行しようとしましたが、それが正しいかどうかはわかりません. 誰かが私を助けてくれることを本当に願っています。

たとえば、現在100人が生きています。基本的に、各人は今から次の期間までの間に確率 0.5 で死亡するか、確率 0.5 で次の期間まで生き残る --> つまり、成功確率 0.5 のベルヌーイ試行になります。

来年の生存者数を得るために、20 個のサンプルを生成したいと考えています。だから私は次のことをしました。

そうですか？

そして、Rでデータを転置する方法は? 現在、私のデータは一列に並んでいます。次のようになります:-

次のように列に変更するにはどうすればよいですか。

N 個のベルヌーイ変数 、X1...、XN、およびがありXi~B(1, pi)、piはそれぞれXi、 、および の分布Y=X1+...XNを取得する必要がありますY。

XiとXjが独立している場合、i!=jシミュレーションを使用できます。

しかし、現在XiとXjは依存しているため、相関も考慮する必要があります。corr(Xi, Xj)=0.2いつi!=j、シミュレーションに相関を挿入するにはどうすればよいでしょうか? または、他の方法で Y の分布を取得しますか?

助けてくれてありがとう。

一連のイベント (約 40 項目) を含む CSV ファイルがあります。これらはすべて、特定の確率に応じて発生するかどうかのいずれかです。列: イベント名、収益サイズ、確率。

このデータで私が興味を持っているのは、セットの合計収量 (セットのすべての収量の合計) であり、おそらくイベントごとの収量の合計です。したがって、イベントは発生しない可能性があり、セットの合計収量サイズが異なる可能性があるため、確率列でベルヌーイ試行を行い、セットに対してモンテカルロ シミュレーションを行う必要があります。

最後に、すべてのモンテカルロ シミュレーション反復 (シナリオ) で、セット全体または特定のイベントの Yield の合計に対するパーセンタイルを計算する必要があります。

私はそれを書き留めるのに苦労しています..（私はまだRを学んでいます、私はJava/C#などに慣れています）

私が現在作ったコード：

出力は次のとおりです。

しかし、シナリオごとに存在する (Exists == 1) イベントの Yield を合計する方法がわかりません。まして、合計に対するパーセンタイル (変位関数を使用) を見つけることはできません。それをどのように進めますか？

データ構造に関しては、いくつかのアイデアがありますが、よくわかりません..

1. たぶん、予測を転置してから、MC シナリオを 1 つずつ反復してデータを合計する必要がありますか?

2. たぶん、存在しない (Exists == 0) 結果からイベントを除外する必要があります。しかし、どのように、どこでそれを行うべきですか?

結果が次のようになると、おそらくもっと理にかなっています（ただし、これを達成する方法もわかりません）。

あなたの考えを共有してください！

ありがとうございました！

バイアス コインを扱う MATLAB の問題について質問があります。次のデータセットに従って動作する、表が出る確率を持つバイアス コインをシミュレートしたいとしますp ={0.5,0.4,0.3,0.2, 0.1}。

このデータセットから架空のコインを任意に選択し、Nが100から1000のステップ サイズでN回反転されたコインについて MATLAB で偏りがないかどうかを判断するにはどうすればよいでしょうか。私は Matlab の知識が限られているため、このプロジェクトを支援するための指針を得たいと考えています。いくつかの指針があるこのサイトを見つけましたhttp://www.wikihow.com/Simulate-a-Fair-Coin-Toss-With-a-Biased-Coin

コインを2回弾くための私のmatlabコード

問題の私の最初のコード

ベルヌーイ分布は、試行回数が 1 回のみの二項分布と同等です。つまりBinomialDistribution(1,p)、Apache Commons Math ライブラリからのものです。ベルヌーイ分布は、明らかに一般的な二項分布よりもはるかに単純なものです。

BernoulliDistribution(p)パフォーマンスが重要な場合、をサブクラス化して自分でロールする必要がありますかAbstractIntegerDistribution、それとも を使用するだけでほぼ同じパフォーマンスが得られBinomialDistribution(1,p)ますか?

line_id/total_linesベルヌーイ分布を使用して、各ライン セルの確率がになる行列を生成しようとしています1.0。

それが私のコードです：

ただし、生成された各画像に対して、ゼロで満たされた行（最初の行ではありません）を取得しています。それは少なくとも奇妙です：

これ：

最初の行だけを印刷します。ただし、すべての画像で 3 行 (常に同じ行) が 0 で満たされていることがわかります。

私は現在、モデルがベルヌーイ モデルであり、事前にベータ版を持っている PyMC でモデル チェックを行おうとしています。(i) gof プロットと (ii) 事後予測 p 値の計算の両方を実行したいと考えています。

二項モデルでコードを実行していますが、ベルヌーイ モデルを機能させる正しい方法を見つけるのにかなり苦労しています。残念ながら、私が作業できる例はどこにもありません。私のコードは次のようになります。

私が抱えている主な問題は、discrepancy関数の期待値を決定することです。これらは確率であるため、ここでは使用するだけp.trace()では機能しません。どういうわけか、ここにサンプルサイズを組み込む必要がありますが、二項モデルの場合と同様の方法でそれを行うのに苦労しています. 私がgof_plot正しく行っているかどうかもよくわかりません。

誰かがここで私を助けてくれることを願っています! ありがとう！