R语言实现蒙特卡洛模拟算法
该篇文章利用介绍了蒙特·卡罗算法及其主要步骤;优点;局限性,同时利用R语言对实际案例进行蒙特卡罗模拟演示。 1 蒙特·卡罗算法简介 蒙特·卡罗(Monte Carlo)算法,也称为蒙特卡洛方法或统计模拟方法,是一种基于随机采样的数值计算方法。它的基本思想是通过大量的随机采样来估计某个难以直接计算的值,从而得到近似结果。蒙特卡罗方法在各种领域都有广泛的应用,如计算物理、金融工程...

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(2)
看起来更好!搜索算法可以很好地找到参数空间的高似然部分! 现在,让我们看一下“ shape”参数的链 ############# # 评估MCMC样本的“轨迹图” ... ##### Shape 参数 plot(1:chain.length,guesses[,'sha ...

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(1)
全文链接:http://tecdat.cn/?p=17884 在许多情况下,我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下,我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来(最终)确定后验分布(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频:马尔可夫链原理可视化解释与...

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(下)
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(上):https://developer.aliyun.com/article/1493702 更长的时间 ############ #更长的时间 chain.length <- 10...

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样(上)
全文链接:http://tecdat.cn/?p=17884 在许多情况下,我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下,我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来(最终)确定后验分布(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频:马尔可夫链原理可视化解释与...

R 语言中的模拟和蒙特卡洛方法
一、引言 在数据分析和科学研究中,模拟和蒙特卡洛方法是非常重要的工具。R 语言作为一种强大的数据分析语言,提供了丰富的功能和工具来实现模拟和蒙特卡洛方法。本文将深入探讨 R 语言中的模拟和蒙特卡洛方法,包括它们的基本原理、应用场景以及实际案例。 二、模拟和蒙特卡洛方法的基本原理 模拟是通过构建一个模型来近似真实世界的过程,而蒙特卡洛方法则是...
R语言使用蒙特卡洛模拟进行正态性检验及可视化
如何使用蒙特卡洛模拟来推导随机变量可能的分布,我们回到统计数据(无协变量)进行说明。我们假设观察值是基础随机变量,具有未知分布的随机变量。 这里有两种策略。在经典统计中,我们使用概率定理来推导随机变量的属性在可能的情况下的分布。另一种方法是进行计算统计。 对于评估拟合度,测试正态性不是很有用。在本文中,我想说明这一点。我们使用男生的身高数据, ...

R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数
概率论中,矩生成函数(Moment-generating Function)和特征函数(Characteristic Function)是定义 概率分布函数的另一种形式。 特征函数能够唯一确定随机变量的概率分布,如果随机变量的概率密度函数$f(x)$存在,特征函数相当于 $f(x)$的傅里叶变换。 如果随机变量分布的矩母函数存在,那么矩母函数和特征函数之间存在关系。 ...

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