蒙特卡罗实验中的统计学
我有以下型号
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我需要使用蒙特卡洛实验并获得统计数据。一个例子应该是。
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但在运行时，图形上不会显示任何内容。如何将此统计数据链接到模型？
共有1个答案
“root”关键字是重要的一点，因为它允许您在模拟运行后从Main访问任何内容。您可以在每次运行后将所需内容复制到优化实验中，然后随心所欲地使用它。
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从名字我们可以看出，MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（Monte Carlo Simulation，简称MC）和马尔科夫链（Markov Chain ，也简称MC）。要弄懂MCMC的原理我们首先得搞清楚蒙特卡罗方法和马尔科夫链的原理。我们将用三篇来完整学习MCMC。在本篇，我们关注于蒙特卡罗方法。 2. 蒙特卡罗方法引入 蒙特卡罗原来是一个赌场的名称，用它作为名字大概是因为蒙特卡罗方法是一种
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我试图模拟来自rho=0.7的AR（1）模型的数据（Y）。然后我将使用这些数据在截距上运行Y的回归（通过这样做，参数估计成为Y的平均值），然后使用鲁棒的标准错误。我想对这个假设运行一个蒙特卡罗模拟，使用2000次重复不同的滞后值。目的是显示当滞后变化时Newey West估计器的有限样本性能 我的问题是：上面的代码是进行这种模拟的正确方法吗？如果是，我如何得到一个代码来重复这个过程在HAC测试中的
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我正在写一个蒙特卡罗模拟来检查有多少次y不是紧挨着另一个y。我变出了一个40 x和10 y的向量，放置在向量中的随机位置。我的目标是计算向量中没有任何相邻y的概率。以下是我尝试过的： 结果是一个非常小的数字，这对我来说似乎没有意义。
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下面是我想用R做的算法： 从模型到功能 将序列分为可能的子序列，包括，，，，，，，和 对于每个尺寸，对具有替换的块进行重采样，对于新系列，通过函数 为每个块大小的每个子系列获取 下面的函数可以完成此操作。 调用函数 我得到以下结果： 我想按时间顺序重复上面的到，然后我想到了中的技术。因此，我加载它的包并运行以下函数： 希望在表格中得到如下结果： 但我收到以下错误信息： MonteCarlo错误（f
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1 前言 在上一篇文章中，我们介绍了基于Bellman方程而得到的Policy Iteration和Value Iteration两种基本的算法，但是这两种算法实际上很难直接应用，原因在于依然是偏于理想化的两个算法，需要知道状态转移概率，也需要遍历所有的状态。对于遍历状态这个事，我们当然可以不用做到完全遍历，而只需要尽可能的通过探索来遍及各种状态即可。而对于状态转移概率，也就是依赖于模型Model
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个人觉得，整个 AplphaGo 对于机器学习来说，最核心的算法就是深度学习（Deep Learning）和增强学习（Reinforcement Learning）。蒙特卡洛树搜索 MCTS 是一个搜索框架，将这些机器学习的技术融合在了一起。今天这篇文章的重点在深度学习，增强学习以后再说。 蒙特卡洛树搜索 每个博弈类的人工智能算法的基础都是一个搜索算法。比如我们上学时学习的 A-star 算法，a