19th Ave New York, NY 95822, USA

数学代写|统计计算作业代写Statistical Computing代考|Rejection sampling

如果你也在 怎样统计计算Statistical Computing这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。统计计算Statistical Computing是统计学和计算机科学之间的纽带。它意味着通过使用计算方法来实现的统计方法。它是统计学的数学科学所特有的计算科学(或科学计算)的领域。这一领域也在迅速发展,导致人们呼吁应将更广泛的计算概念作为普通统计教育的一部分。与传统统计学一样,其目标是将原始数据转化为知识,[2]但重点在于计算机密集型统计方法,例如具有非常大的样本量和非同质数据集的情况。

许多统计建模和数据分析技术可能难以掌握和应用,因此往往需要使用计算机软件来帮助实施大型数据集并获得有用的结果。S-Plus是公认的最强大和最灵活的统计软件包之一,它使用户能够应用许多统计方法,从简单的回归到时间序列或多变量分析。该文本广泛涵盖了许多基本的和更高级的统计方法,集中于图形检查,并具有逐步说明的特点,以帮助非统计学家充分理解方法。

my-assignmentexpert™统计计算Statistical Computing作业代写,免费提交作业要求, 满意后付款,成绩80\%以下全额退款,安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队,所有订单可靠准时,保证 100% 原创。my-assignmentexpert™, 最高质量的统计计算Statistical Computing作业代写,服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面,考虑到同学们的经济条件,在保障代写质量的前提下,我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多,同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求,因此统计计算Statistical Computing作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在统计计算Statistical Computing作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计计算Statistical Computing代写服务。我们的专家在统计计算Statistical Computing代写方面经验极为丰富,各种统计计算Statistical Computing相关的作业也就用不着 说。

我们提供的统计计算Statistical Computing及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 随机微积分 Stochastic calculus
  • 随机分析 Stochastic analysis
  • 随机控制理论 Stochastic control theory
  • 微观经济学 Microeconomics
  • 数量经济学 Quantitative Economics
  • 宏观经济学 Macroeconomics
  • 经济统计学 Economic Statistics
  • 经济学理论 Economic Theory
  • 计量经济学 Econometrics
数学代写|统计计算作业代写Statistical Computing代考|Rejection sampling

统计代写

数学代写|统计计算作业代写Statistical Computing代考|Basic rejection sampling

In this section we introduce the fundamental idea that all rejection algorithms are based on. We start by presenting the basic algorithm which forms the prototype of the methods presented later.
Algorithm 1.19 (basic rejection sampling)
input:
a probability density $g$ (the proposal density),
a function $p$ with values in $[0,1]$ (the acceptance probability) randomness used:
$X_{n}$ i.i.d. with density $g$ (the proposals),
$U_{n} \sim \mathcal{U}[0,1]$ i.i.d.

output:
a sequence of i.i.d. random variables with density
The effect of the random variables $U_{n}$ in the algorithm is to randomly decide whether to output or to ignore the value $X_{n}$ : the value $X_{n}$ is output with probability $p\left(X_{n}\right)$, and using the trick from lemma $1.9$ we use the event $\left{U \leq p\left(X_{n}\right)\right}$ to decide whether or not to output the value. In the context of rejection sampling, the random variables $X_{n}$ are called proposals. If the proposal $X_{n}$ is chosen for output, that is if $U_{n} \leq p\left(X_{n}\right)$, we say that $X_{n}$ is accepted, otherwise we say that $X_{n}$ is rejected.

数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|Envelope rejection sampling

The basic rejection sampling algorithm $1.19$ from the previous section is usually applied by choosing the acceptance probabilities $p$ so that the density $f$ of the output values, given by (1.3), coincides with a given target distribution. The resulting algorithm can be written as in the following.

Algorithm 1.22 (envelope rejection sampling)
input:
a function $f$ with values in $[0, \infty)$ (the non-normalised target density),
a probability density $g$ (the proposal density),
a constant $c>0$ such that $f(x) \leq c g(x)$ for all $x$ randomness used:
$X_{n}$ i.i.d. with density $g$ (the proposals),
$U_{n} \sim \mathcal{U}[0,1]$ i.i.d.
output:
a sequence of i.i.d. random variables with density
$$
\tilde{f}(x)=\frac{1}{Z_{f}} f(x) \quad \text { where } \quad Z_{f}=\int f(x) d x
$$

数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|Conditional distributions

The conditional distribution $P_{X \mid X \in A}$ corresponds to the remaining randomness in $X$ when we already know that $X \in A$ occurred (see equation (A.4) for details). Sampling from a conditional distribution can be easily done by rejection sampling. The basic result is the following.
Algorithm $1.25$ (rejection sampling for conditional distributions) input:
a set $A$ with $P(X \in A)>0$
randomness used:
a sequence $X_{n}$ of i.i.d. copies of $X$ (the proposals)
output:
a sequence of i.i.d. random variables with distribution $P_{X \mid X \in A}$
1: for $n=1,2,3, \ldots$ do
2: generate $X_{n}$
3: if $X_{n} \in A$ then
4: output $X_{n}$
5: end if
6: end for

数学代写|统计计算作业代写Statistical Computing代考|Rejection sampling

数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|BASIC REJECTION SAMPLING

在本节中,我们将介绍所有拒绝算法所基于的基本思想。我们首先介绍构成稍后介绍的方法原型的基本算法。
算法 1.19b一种s一世Cr和j和C吨一世○ns一种米p一世一世nG
输入:
概率密度G 吨H和pr○p○s一种一世d和ns一世吨和,
一个函数p与值[0,1] 吨H和一种CC和p吨一种nC和pr○b一种b一世一世一世吨和使用的随机性:
Xn具有密度的独立同分布G 吨H和pr○p○s一种一世s,
ün∼ü[0,1]独立同居

输出:
具有密度的 iid 随机变量序列 随机变量
的影响ün在算法中是随机决定是输出还是忽略该值Xn: 价值Xn是概率输出p(Xn),并使用引理中的技巧1.9我们使用事件\left{U \leq p\left(X_{n}\right)\right}\left{U \leq p\left(X_{n}\right)\right}决定是否输出该值。在拒绝抽样的背景下,随机变量Xn被称为提案。如果提案Xn被选择用于输出,也就是说,如果ün≤p(Xn), 我们说Xn被接受,否则我们说Xn被拒绝。

数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|ENVELOPE REJECTION SAMPLING

基本拒绝采样算法1.19通常通过选择接受概率来应用上一节中的p使密度F的输出值,由1.3, 与给定的目标分布一致。生成的算法可以写成如下。

算法 1.22和nv和一世○p和r和j和C吨一世○ns一种米p一世一世nG
输入:
一个函数F与值[0,∞) 吨H和n○n−n○r米一种一世一世s和d吨一种rG和吨d和ns一世吨和,
概率密度G 吨H和pr○p○s一种一世d和ns一世吨和,
一个常数C>0这样F(X)≤CG(X)对所有人X使用的随机性:
Xn具有密度的独立同分布G 吨H和pr○p○s一种一世s,
ün∼ü[0,1]iid
输出:
具有密度的 iid 随机变量序列
F~(X)=1和FF(X) 在哪里 和F=∫F(X)dX

数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|CONDITIONAL DISTRIBUTIONS

条件分布磷X∣X∈一种对应于剩余的随机性X当我们已经知道X∈一种发生了s和和和q你一种吨一世○n(一种.4详情)。通过拒绝抽样可以很容易地从条件分布中抽样。基本结果如下。
算法1.25 r和j和C吨一世○ns一种米p一世一世nGF○rC○nd一世吨一世○n一种一世d一世s吨r一世b你吨一世○ns输入:
一组一种和磷(X∈一种)>0
使用的随机性:
一个序列Xn的 iid 副本X 吨H和pr○p○s一种一世s
输出:
具有分布的 iid 随机变量序列磷X∣X∈一种
1:对于n=1,2,3,…做
2:生成Xn
3:如果Xn∈一种然后
4:输出Xn
5: 结束 if
6: 结束 for

数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考 认准UprivateTA™

计量经济学代写请认准my-assignmentexpert™ Economics 经济学作业代写

微观经济学代写请认准my-assignmentexpert™ Economics 经济学作业代写

宏观经济学代写请认准my-assignmentexpert™ Economics 经济学作业代写

数学建模代写

微积分代写

Related Posts

Leave a comment