+ Sys.sleep(1) + x + r > y + }) > mean(prb) [1] 0.4 三、R软件的统计模拟功能 1、R软件优秀的随机数模拟功能 生产某概率分布的随机数是实现统计模拟的前提条件...，而使用R命令可以生成以下常用分布的随机数 ?...2、优良的编程环境和编程语言 R所拥有的好的兼容性、拓展性和强大的内置函数有利于统计模拟的实现。 3、高效率的向量运算功能 使用R拥有的向量运算功能可以大大减少程序运行的时间，提高程序运行的效率。...应用R软件模拟验证大数定律 ?...2、在R软件实现的算法思想： 由大数定律可知，当n→∞，样本的均值趋向与理论分布的期望，因此利用样本容量 逐渐增大这一趋势来模拟n→∞这一趋势，在这种趋势下，样本的均值与理论分布期望的误差ε应该呈现出越来越小的趋势
前两篇在理论推导和模拟的基础上，对于误差分析中的偏差方差进行了分析。本文在前文的基础上，分析一种常用的估计预测误差进而可以参数优化的方法：交叉验证，并通过R语言进行模拟。...我们经常使用的是第一种方法，但事实上第一种方法是错误的，直接通过全样本得到的预测能力强的变量，再进行CV，计算出来的误差一定是偏低的。...而使用第二种方法计算的相关系数远低于第一种方法。 模拟 我们通过R语言模拟给出一个通过CV估计最优参数的例子，例子为上一篇右下图的延伸。...可以直接运行的R代码 setwd('xxxx') library(leaps) library(DAAG) library(caret) lm.BestSubSet<- function(trainset...Allfx_hat <- matrix(0,n_test,num) Ally <- matrix(0,n_test,num) Allfx <- matrix(0,n_test,num) # 模拟
接上一篇《R语言模拟：Bias-Variance trade-off》，本文通过模拟分析算法的泛化误差、偏差、方差和噪声之间的关系，是《element statistical learning》第七章的一个案例...上一篇通过模拟给出了在均方误差度量下，测试集上存在的偏差方差Trade-Off的现象，随着模型复杂度（变量个数）增加，训练集上的误差不断减小，最终最终导致过拟合，而测试集的误差则先减小后增大。 ?...模拟方法说明 本文通过对泛化误差的分解来说明训练集误差变化的原因，我们做如下模拟实验： 样本1：:训练集和测试集均为20个自变量，80个样本，自变量服从[0,1]均匀分布，因变量定义为： Y = ifelse...knn根据距离样本最近的k个样本的Y值预测样本的Y值，knn模型用于样本1,R语言中可通过函数knnreg实现。...best subset linear model 对于输入的样本，获取最优的自变量组合建立线性模型进行预测，best subset model用于样本2，R语言中可通过函数regsubsets实现。
简介 最近在做论文模拟实验并将实验结果进行可视化。下面是我这阶段的一些经验总结，在此记录下，也希望能够帮助到你。 方法不一定最优，也欢迎批评指正。...整个工作流程：由于参数不同，会得到不同的结果。我的目标是将不同参数模拟的结果最后通过一副图进行可视化。...难点：每个脚本代码量较大，模拟时间较长（10h+），为了方便起见，我将不同参数单独构建成一个脚本，然后开启多个Rstudio，进行“人工”并行运算并保存各个脚本的 Rdata 和数据集。...最后新建一个 R 脚本，加载参数模拟结果并绘图。最终可视化结果如下： ? 这里的每行图形来自一个Rdata（一组参数），整幅图中包含了三组不同参数的结果。...这是运行完的结果如下。 ? 3. 新建了一个R脚本,绘制图形 文件名叫 plot_all.r。主要功能是将刚才每个不同参数的脚本得到的数据绘制图形，然后使用相应的包将他们合成一个图。
本文是对ESL中第七章一个小案例的复现，主要是对机器学习算法误差的分解，全文包括理论推导和模拟两部分。 1....模拟 首先说明，模拟部分使用的软件是R语言，不是PYTHON 实证部分我们尝试复制上面图中的偏差、方差关系示意图，案例来自ESL，先放上书中的标准图，毕竟这个看上去比较完美，我复制出来的结果没有这个好。...Lasso，这个没什么需要说明的，R语言的glmnet包可以直接做。...动图是用animation、ggplot包做的，也是折腾了很久，感觉以后有时间可以专门写篇文章怎么用r语言做动图了。...虽然之前提到了方差-偏差分解，但模拟过程中其实并没有用到，计算的是总的误差，只是为了分析方便，下一篇会通过方差偏差分解来更细致分析误差。
几何布朗运动（GBM）是模拟大多数依赖某种形式的路径依赖的金融工具的标准主力。虽然GBM基于有根据的理论，但人们永远不应忘记它的最初目的 - 粒子运动的建模遵循严格的正态分布脉冲。...没有任何进一步的麻烦，让我们开始使用上述功能进行模拟。在第一个例子中，我们仅使用起始值x中的两个函数来模拟一个价格路径，即系列中的最后一个价格。...要查看两个方法的执行情况，我们计算模拟序列的回报并将它们的分布与经验分布进行比较。...(eu.r), sd = sd(eu.r))) ?...我们可以清楚地看到，PGBM函数（蓝色）模拟的累积回报表现出负偏差，并且范围比标准GBM函数（红色）模拟的回报更宽。请注意，由于安全性没有下行限制，分布在下尾区看起来并不相同。
前面介绍过，通过readr、readxl两个包可以将文件中的数据读入为数据框。...其实，我们还可以在 R 里直接模拟出符合特定分布的数据，R 提取了一些以“r”开头的函数来实现，常见的有下面这 4 个： rnorm，生成服从正态分布的随机数 runif，生成均匀分布的随机数 rbinom...，生成服从二项分布的随机数 rpois，生成服从泊松分布的随机数 例如： r1 = rnorm(n = 1000, mean = 0, sd = 1) r2 = runif(n = 1000, min...= 0, max = 100) r3 = rbinom(n = 1000, size = 100, prob = 0.1) r4 = rpois(n = 1000, lambda = 1) 正态分布...hist(r1) 均匀分布 hist(r2) 二项分布 hist(r3) 泊松分布 hist(r4) 写在最后 模拟数据有些时候是非常很有用的，特别是在学习统计作图时。
蒙特卡洛法的基本思想是：为了求解问题，首先建立一个概率模型或随机过程，使它的参数或数字特征等于问题的解：然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算这些参数或数字特征，最后给出所求解的近似值。...解的精确度用估计值的标准误差来表示。蒙特卡洛法的主要理论基础是概率统计理论，主要手段是随机抽样、统计试验。...用蒙特卡洛法求解实际问题的基本步骤为： 根据实际问题的特点．构造简单而又便于实现的概率统计模型．使所求的解恰好是所求问题的概率分布或数学期望； 给出模型中各种不同分布随机变量的抽样方法； 统计处理模拟结果...，给出问题解的统计估计值和精度估计值。...考虑平面上的一个边长为1的正方形及其内部的一个形状不规则的“图形”，如何求出这个“图形”的面积呢？
a.rate = 1/95, ds.rate =1/100, di.rate = 1/80, dr.rate = 1/100) init r.num...；时间是离散的:ICMs是在离散时间内模拟的，而DCMs是在连续时间内模拟的。...一般来说，在模拟任何单位时间较长的离散时间模型时都需要注意；单位是个体:ICMs模拟疾病在模拟的个体可识别元素种群上的传播;相反，DCMs将总体视为一个可以无限分割的聚合整体，其中的单个元素既不能被识别...如果随机模拟发生在一个足够大的种群上，那么这种影响相对较小，但是对于基于个人的模拟，有一些关键的建模注意事项，将在下面的示例中进行回顾。...对于独立模型，在每次疫情模拟开始时对全动态网络进行模拟。对于相关模型，在每个时间步长的情况下，网络被重新模拟成变化的种群大小和变化的节点属性的函数。
我们需要加载三个包及其依赖项（可以在页面底部下载此帖子的R） install.packages("quantmod") require(quantmod) 对于我们的第一个例子，我们将尝试模拟AT＆...没有任何进一步的麻烦，让我们开始使用上述功能进行模拟。在第一个例子中，我们仅使用起始值x中的两个函数来模拟一个价格路径，即系列中的最后一个价格。...要查看两个方法的执行情况，我们计算模拟序列的回报并将它们的分布与经验分布进行比较。...mean(eu.r), sd = sd(eu.r))) 从严格的视角来看，这看起来比AT＆T分布更糟糕。...我们可以清楚地看到，PGBM函数（蓝色）模拟的累积回报表现出负偏差，并且范围比标准GBM函数（红色）模拟的回报更宽。请注意，由于安全性没有下行限制，分布在下尾区看起来并不相同。
GJR2391500R1210/GJR2391511R42工作单元进行虚拟模拟图片VC 是使生产系统投入运行的初始步骤，是整个数字孪生过程的一部分。...由于其实时特性，数字孪生可以在系统运行时对其进行模拟。这允许制造商监控系统、创建调整模型并对系统进行更改。今天提供的高级虚拟仿真应用程序使数字孪生系统的用户能够实时优化现场的生产系统和资产。...此外，物理产品和资产的模拟允许产品工程师改进设计。到 2022 年，寻找更多利用 VC 和数字孪生技术融合在一起的智能制造解决方案，以更好地模拟、预测、优化和维护产品、资产和生产系统。...；应用程序的容器化；连接资产的生命周期管理/优化。... HENF318736R1 ABB ABB E3EB HENF315129R1 ABB ABB O3ES HENF445789R1 ABB ABB O3ED ABB ABB O3EGb HENF315118R2
更具体地说，我决定进行一些模拟，并计算AUC以查看发生了什么。而且由于我不想浪费时间进行拟合模型，因此我们假设每次都有一个完美的模型。因此，我想表明AUC的上限实际上很低！...因此，这不是建模问题，而是保险业的基础问题。 我们使用协变量（例如在汽车保险中的汽车驾驶员的年龄或在人寿保险中的保单持有人的年龄等）。然后我们使用它们来训练模型。...,a,b) 从这些概率中，我模拟了索赔或死亡的发生， Y=rbinom(n,size = 1,prob = p) 然后，我计算出“完美”模型的AUC， auc.tmp=performance(prediction...我们可以对Beta分布的均值和方差的许多值执行此操作。...例如，平均有30％的机会要求损失，分散度为20％（这意味着在投资组合中，90％的被保险人有20％至40％的机会主张损失），我们平均有60％的AUC。
最近在练习R语言与Python的网络数据抓取内容，遇到了烦人的验证码问题，走了很多弯路，最终总算解决了。...在分享这篇文章之前，只想感慨一声，虽然Python拥有更为完善的爬虫生态和多如牛毛的爬虫分享课程，但是貌似这些大部分内容，使用R语言中的RCurl+httr都可以做到，但是可惜的利用R语言学习爬虫的爱好者与...Pythoner相比，实在是太少了，R语言的高阶爬虫教程凤毛麟角，只能一点一点儿在stackflow上面搜罗整理。...R library("RCurl") library("XML") library("dplyr") library("ggplot2") library("ggimage") 使用爬虫登录教务系统，最大的困难是验证码识别..."http://202.199.165.193/loginAction.do" postdata = urlencode(values).encode(encoding='UTF-8') #带验证码模拟登陆
1 模拟数据 首先，我们模拟一下创新分布。我们选择了一个小的样本量。理想情况下，样本量应该更大，更容易发现GARCH效应。...现在我们用这些copula依赖的创新分布来模拟两个ARMA(1,1)-GARCH(1,1)过程。...n.sim = n, # 模拟的路径长度 ## 提取结果系列 X. <- fitted(X) # X\_t = mu\_t + eps_t (simulated process..., X@path$seriesSim, check.attributes = FALSE), ## 绘制边缘函数 plot(X., type = "l", xlab = "t") 2 基于模拟数据的拟合程序...从拟合的copula 模型进行模拟。
这个问题是我按了com + shift + K 调出Simulatior 的时候出现的, 然后虚拟机就刷新不了了, 怎么按com+r都不好使. ...在Simulatior的菜单栏选择Hardware --> Keyboard --> Connect Hardware Keyboard 选上就好了 官网解释: https://facebook.github.io.../react-native/docs/troubleshooting.html#content 应该是快捷键冲突了,调出虚拟键盘,就用不了com+r...
p=14593 与普通的扩散研究不同，网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程的影响。 这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子。 基本的算法非常简单： 生成一个网络:g(V, E)。...SIR模型可以表达为： S = S（t）是易感个体的数量， I = I（t）是被感染的个体的数目， R = R（t）是恢复的个体的数目。 第二组因变量代表在三个类别的总人口的比例。...在R中的实现是通过抛硬币的方式来实现的。...Poisson回归模型分析案例 2.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型 3.r语言泊松回归分析 4.R语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态可视化 5.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 6....GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 7.R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟 8.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型 9.R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例：广义线性模型和帕累托分布
p=14080 在保险业中，由于分散投资，通常会在合法的大型投资组合中提及大数定律。在一定时期内，损失“可预测”。当然，在标准的统计假设下，即有限的期望值和独立性。...如果我们进行一些模拟 > n=1000 > ns=100000 > N=rep(NA,ns) > + + + + + > > mean(N) [1] 31.41257 泊松分布的参数是黄色圆盘的面积...稀有概率与泊松分布 计算稀有事件的概率时，泊松分布不断出现。例如，在50年的时间里，至少有一次在核电厂发生事故的可能性。假设在反应堆中发生事故的年概率 很小，例如0.05％。...对于单个反应堆，我们可以假设事件发生之前等待的平均时间是16年的450倍，即7200年。或者，一个反应堆在一年内发生一次事件的概率是7200以上的事件之一（这是“返还期”概念背后的想法）。...如果我们假设事故的到来是随机且彼此独立发生的（如上定义），则在50年内观察到的重大事故数量遵循参数为50 /（7200/80）的泊松分布。 即 > [1] 0.4262466
回想一下，二项式分布是精算科学中的标准分布，例如，用来模拟 被保险人死亡人数 。...c(v,rev(-v)),col="yellow",border=NA)I=(X^2+Y^2)<1points(X[I],Y[I],cex=.6,pch=19,col="red") 如果我们进行一些模拟...也， 即 > [1] 0.4262466 ---- 参考文献 1.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 2.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型 3.r语言泊松回归分析 4.R语言对布丰投针（蒲丰投针...）实验进行模拟和动态可视化 5.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 6.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 7.R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟 8.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型...9.R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例：广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions
这有点类似于shell中通过$引用相应的参数。看来很多的编程语言都存有相同的参数传递机制。 函数的属性 R中包含了一系列的函数用于提取函数类型对象的信息。...NULL 如果我们想要在R代码中对函数的参数列表进行操作，formals函数是一个很好的工具，它会返回一个配对列表对象（对应参数名和设定的默认参数值）。...注意，formals函数仅能运行在R写的函数上（类型为closure的对象），而不能在内嵌函数（bulti-in function）上运行。...例如： > f.formals$y <- 3 > formals(f) <- f.formals > args(f) function (x, y = 3, z = 2) NULL R提供了一个非常方便的函数...加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var，那么R会在全局环境中指定var的值为value。
p=17303 本文中，我们讨论了一个将Poisson过程与Wiener过程结合在一起的最佳算法的问题。实际上，为了生成泊松过程，我们总是习惯于模拟跳跃之间的持续时间。...这个想法的R翻译很简单 N=rpois(1,lambda) 然后，一种策略是离散化Poisson过程，与Wiener过程的时间步长相同， indice=trunc(T*nprocessus=W+cumsum...例如，生成一些模拟以具有一百次跳跃（因此两次跳跃之间的持续时间为一百次），然后进行指数定律检验。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 2.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型 3.r语言泊松回归分析 4.R语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态可视化 5....用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 6.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 7.R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟 8.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型 9.R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例
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