蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。在贝叶斯推理中，P（x）通常是定义在一组随机变量上的联合后验分布。然而，从这个分布中获得独立样本并不容易，这取决于取样空间的维度。因此，我们需要借助更复杂的蒙特卡洛方法来帮助简化这个问题；例如，重要性抽样、拒绝抽样、吉布斯抽样和Metropolis Hastings抽样。这些方法通常
# 实现蒙特卡洛跨层中介效应置信区间的代码
## 一、整体流程
首先，让我们看一下整个过程的流程。我们可以用表格来展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 生成随机数据并运行蒙特卡洛模拟 |
| 2 | 计算中介效应 |
| 3 | 计算置信区间 |
接下来，让我们逐步介绍每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 二、步骤详解
### 1. 生
hello，大家好，今天带给大家的是一种计算机模拟的方法——蒙特卡洛模拟（Monte Carlo）。这是一种基于概率统计模型所衍生的一种计算机模拟的方法，而它的原理就是概率论中所涉及的“大数定律”，也就是在实验次数非常多时，频率会依概率收敛，即频率非常接近概率。蒙特卡洛模拟的基本思路可以归纳为三步：构造问题的概率模型->从已知概率分布中抽样->建立所需的统计量。后面我会用两个例子来做详
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2023-08-31 17:23:22
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前言 二十世纪最伟大的10大算法之一，数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。所谓蒙特卡洛方法，简单地说就是将问题转化成一个概率问题.并用计算机模拟产生一堆随机数据，之后就是对随机数据的统计工作了！ 蒙特卡洛模拟方法=建立概率模型+计算机模拟+数理统计什么是MCMC，什么时候使用它？Markov Chain Mo
蒙特卡罗模拟方法：蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法。当所要求解的问题是某种事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过某种“试验”的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。
德尔菲（Delphi Technique）是组织专家就某一专题达成一致意见的一种信息收集技术。相关
如何正确理解 95％置信区间科技论文里经常会出现【95%CI】的评价，这个评价到底有什么意义，他和 68-95-99.7 法则的关系是什么，可能很多人没有清楚的理解，包括之前写论文评价 95%CI 的自己。目的理解【95%CI 置信区间】的含义，以及他和 【68-95-99.7% 法则 】的关系。什么是置信区间首先明白置信区间的定义是什么：在统计学中，一个概率样本的置信区间（英语：Confiden
【R语言蒙特卡洛模拟】在PMP考试中的应用与价值
项目管理专业人士（PMP）认证是项目管理领域全球公认的顶级认证，对于提升项目管理人员的专业技能和职业素养具有重要意义。要维持PMP认证的有效性，每三年需要获得60个专业发展单元（PDU）。PMP考试作为获取认证的重要途径，考试时间为230分钟，包含180道选择题。考试费用为3900元，补考费用为2500元。本文将重点探讨R语言蒙特卡洛模拟在PMP
1 从 t 分布说起在量化投资领域，有大量需要进行参数估计(parameter estimation)的场景。比如在按照马科维茨的均值方差框架配置资产时，就必须计算投资品的收益率均值和协方差矩阵。很多时候，对于需要的统计量，仅有点估计(point estimate)是不够的，我们更感兴趣的是从样本数据得到的点估计和该统计量在未知总体中的真实值之间的误差。在这方面，区间估计 —— 即计算出目标统计量
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2023-06-20 15:17:56
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** Bootstrap置信区间和GEV拟合pdf **1. 置信区间置信区间是总体参数估计的一个界限，用于量化估计的不确定性。另外，置信区间是一个范围的可能性。 真正的模型性能可能在这个范围之外。1.1 分类精度的置信区间如果给定输入数据，预测它们的标签，通常用分类准确率（accuracy）或分类误差（Error，与准确率相反）来描述分类预测模型的性能，分类准确率或分类误差是一个比例，别名：伯努
中介变量(mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量 X 通过某一变量 M 对因变量 Y 产生一定影响，则称 M 为 X 和 Y 的中介变量。我们既往已经介绍了SPSS和R语言行中介效应分析，今天继续介绍stata中介效应分析，大家都在介绍sgmediation包，我就不说了。Imai, Kosuke, Luke Keele and Dustin Tingley (2010)的文章指出，
本节内容：1：t分布存在的意义是什么 2：t分布的置信区间3：t分布检验一、t分布存在的意义是什么 数据分析中有一块很大的版图是属于均值对比的，应用广泛。例如：对比试验前后病人的症状，证明某种药是否有效；
对比某个班级两次语文成绩，验证是否有提高；
对比某个产品在投放广告前后的销量，看广告是否有效。这些都属于两均值对比的应用。均值对比的假设检验方法主要有Z检验和T检验：它们的区
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2023-06-21 22:59:36
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head(iris) ord <- prcomp(iris[, 1:4])
summary(ord)
我们看到PC1的方差解释率达92.46%，PC2的方差解释率为5.31%，主成分分析就做完了，是不是非常简单！接下来进行数据可视化。
使用ggplot2从头绘制
#提取不同记录的PC1~PC4数值，即点的横纵坐标值；
dt<-ord$x
head
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2023-08-18 21:57:40
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前言检验数据的分布有很多种方法，如卡方检验、K-S 检验等。而以图形的角度来说，可以使用 Q-Q 图或 P-P 图来检验数据是否服从：
beta 分布：
t 分布卡方分布
gamma 分布正态分布均匀分布
logistic 分布等Q-Q 图通过将两个概率分布的相同分位数点的值映射为 x 和 y 轴。如果两个分布比较相似，那么图上的点大致落在 y=x 直线上；如果这两个分布线性相关，则点大致分布在一
简介：蒙特卡罗方法（蒙特卡罗实验）是一类广泛的计算方法，它依赖于重复随机抽样来获得数值结果。基本概念是使用随机性来解决原则上可能是确定性的问题。Monte Carlo 方法主要用于三个问题类别：优化、数值积分和从概率分布生成绘图。本章主要介绍蒙特卡罗方法的可视化（蒙特卡罗方法的基本操作，计算在上一章）开始前基本处理【如若不理解某项操作，请看上一章】library(EnvStats) #rtri
蒙特卡洛方法（MC）一、蒙特卡洛方法简介二、利用蒙特卡罗方法计算圆周率三、利用蒙特卡洛方法求定积分例1例2例3总结: 一、蒙特卡洛方法简介蒙特卡洛方法得名于摩纳哥的蒙特卡洛赌场，是大数定律的经典应用，即用大样本数据计算出来的频率估计概率，采样越多，越近似最优解，但永远不是最优解。 蒙特卡罗方法可以粗略地分成两类：一类是所求解的问题本身具有内在的随机性，可以借助计算机进行模拟，例如在物理中，对光子
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2023-06-25 13:34:10
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2023-06-02 10:48:14
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数学建模——蒙特卡罗算法概览引例基本思想特点主要应用范围：蒙特卡洛方法步骤如下：蒙特卡洛求解积分2.两个应用例子3. 与拉斯维加斯方法的比较5.更深度的应用 概览蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或伪随机数）来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题
输入1： "ggraph")结果1： name输入2： <- graph_from_data_frame(myedges1, vertices=myvertices,directed = T)ggraph(mygraph, layout = 'dendrogram', circular = TRUE) + geom_edge_diagonal(colour="black") +scale_e
显著性标记箱线散点图本篇笔记的内容是在R语言中利用ggplot2，ggsignif，ggsci，ggpubr等包制作箱线散点图，并计算指定变量之间的显著性水平，对不同分组进行特异性标记，最终效果如下。加载R包library(ggplot2)
library(ggsignif)
library(ggsci)
library(ggpubr)载入示例数据本次使用R语言自带的数据集mpg进行演示，内含不同
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2023-06-21 16:48:37
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1、定义： 蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。2、基于计算机的蒙特卡洛模拟实现步骤：（1）对每一项活动，输入最小、最大和最可能估计数据（注意这里不是三点估算），并根据提出的问题构造或选择一个简单、适用的概率分布模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征（如概率、均值和方差等），这些特征都可以通过模
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2023-07-16 16:51:36
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