Fri . 20 Aug 2020

Латинская выборка гиперкуба

Латинская выборка из гиперкуба LHS - это статистический метод для генерации почти случайной выборки значений параметров из многомерного распределения. Метод выборки часто используется для построения компьютерных экспериментов или для интеграции Монте-Карло. LHS был описан McKay в 1979 г. Независимый эквивалентный метод был предложен Эглайсом в 1977 году. Он был доработан Рональдом Л. Иманом и соавторами в 1981 году. Более подробные компьютерные коды и руководства были позже опубликованы. и только если в каждой строке и каждом столбце есть только один образец Латинский гиперкуб представляет собой обобщение этой концепции на произвольное число измерений, причем каждый образец является единственным в каждой выровненной по оси гиперплоскости, содержащей его
При выборке функция от переменных, диапазон каждой переменной делится на



M



одинаково вероятные интервалы



M



выборочные точки затем размещаются для удовлетворения требований латинского гиперкуба; обратите внимание, что это заставляет число делений, равное для каждой переменной, также учитывать, что эта схема выборки не требует большего количества образцов для большего количества переменных размеров; эта независимость является одним из основных преимуществ этой схемы выборки. Еще одним преимуществом является то, что случайные выборки могут быть взяты по одной за раз, помня, какие выборки были взяты до настоящего времени. В двух измерениях разница между случайной выборкой, выборкой из латинского гиперкуба и ортогональной Выборка может быть объяснена следующим образом:
При случайной выборке генерируются новые точки выборки без учета ранее созданных точек выборки. Не обязательно заранее знать, сколько точек выборки требуется. В Латинской выборке из гиперкуба необходимо сначала определите, сколько точек выборки использовать, и для каждой точки выборки запомните, в какой строке и столбце была взята точка выборки. Обратите внимание, что такая конфигурация аналогична наличию N ладей на шахматной доске без угрозы друг другу. В ортогональной выборке Пространство выборки делится на одинаково вероятные подпространства. Все точки выборки затем выбираются одновременно, обеспечивая полную совокупность точек выборки. в выборке Гиперкуб и что каждое подпространство дискретизировано с одинаковой плотностью. Таким образом, ортогональная выборка гарантирует, что ансамбль случайных чисел является очень хорошим представителем реальной изменчивости, LHS гарантирует, что ансамбль случайных чисел представляет реальную изменчивость, в то время как традиционная случайная выборка, иногда называемая грубой силой, - это просто набор случайных чисел без каких-либо гарантий.


McKay, MD; Бекман, RJ; Коновер, WJ, май 1979 г. «Сравнение трех методов выбора значений входных переменных при анализе выходных данных из компьютерного кода». Метрики JSTOR Аннотация | format = required | url = help Американская статистическая ассоциация 21 2: 239–245 doi: 102307 / 1268522 ISSN 0040-1706 JSTOR 1268522 OSTI 5236110
^ Eglajs, V; Audze P 1977 "Новый подход к проектированию многофакторных экспериментов" Проблемы динамики и сильных сторон 35 на русском языке Рига: Издательство Зинатне: 104–107
^ Иман Р.Л .; Хелтон, JC; Кэмпбелл, JE 1981 "Подход к анализу чувствительности компьютерных моделей, часть 1 Введение, выбор входных переменных и предварительная оценка переменных" Journal of Quality Technology 13 3: 174–183
^ Iman, RL; Давенпорт, JM; Zeigler, DK 1980 Руководство пользователя программы выборки из латинского гиперкуба OSTI 5571631
Дополнительная информация о Tang, B 1993 Журнал Американской статистической ассоциации «Ортогональные массивы на основе латинских гиперкубов» 88 424: 1392–1397 doi: 102307/2291282 JSTOR 2291282
Оуэн, А. Б. 1992 "Ортогональные массивы для компьютерных экспериментов, интеграция и визуализация" Statistica Sinica 2: 439–452
Ye, KQ 1998 "Ортогональные столбцы латинских гиперкубов и их применение в компьютерных экспериментах" Журнал Американской статистики Ассоциация 93 444: 1430–1439 doi: 102307/2670057 JSTOR 2670057
v
e
Проектирование экспериментов
Научный метод
Научный эксперимент
Статистическое проектирование
Контроль Внутренняя и внешняя достоверность. Экспериментальная единица. Ослепление. Оптимальное проектирование: байесовский метод. Случайное распределение. Рандомизация. Ограниченная рандомизация. Репликация и выборка. Размер выборки. > Лечение
и блокировка
Лечение
Размер эффекта
Контраст
Взаимодействие Смешение - Ортогональность - Блокирование - Ковариата - Переменная неприятности - Модели
и умозаключения - Линейная регрессия - Обыкновенные наименьшие квадраты
Байесовский - Случайный эффект
Смешанная модель
Иерархическая модель: байесовский
Дисперсионный анализ Анова
Теорема Кохрана
Многовариантная Манова
Анкова ковариация
Сравнение средств
Многократное сравнение
Проекты
Полностью рандомизированный
Факториал
Фракционный факториал
Пакетт-Бурман
Тагучи
Методология поверхности отклика
Полиномиальное и рациональное моделирование
Бокс-Бенкен
Центральный композит
Блок
Обобщенный рандомизированный блочный дизайн GRBD
Латинский квадрат
Греко-латинский квадрат
Ортогональный массив
Латинский гиперкуб
Проект повторных измерений
Исследование кроссовера
Рандомизированное контролируемое испытание
Последовательный анализ
Тест последовательного отношения вероятностей
Глоссарий
Категория: Статистический портал
Статистический план
Статистические темы
v
e
Статистика
Наброски


Описательная статистика Непрерывные данные
Центр
Среднее - арифметическое, геометрическое - гармоническое - медианное - режим - дисперсия - дисперсия - стандартное отклонение - коэффициент вариации
процентиль - диапазон - межквартильный диапазон - форма - центральная предельная теорема - моменты - асимметрия - куртоз - L-моменты - подсчет данных
Индекс дисперсии
Сводные таблицы
Сгруппированные данные
Распределение частот
Таблица сопряженности
Зависимость
Пирсона-продукт-моментная корреляция
Ранговая корреляция
Ро Спирмена
Кендалла тау
Частичная корреляция
Диаграмма рассеяния
Графика
Гистограмма
Биплот
Квадратный график
Контрольная диаграмма
Коррелограмма
Фан-диаграмма
Лесной участок
Гистограмма
Круговая диаграмма
Диаграмма Q – Q
Диаграмма прогона
Точечная диаграмма
Отображение стволовых и створок
Радиолокационная диаграмма
Сбор данных
Дизайн исследования
Население
Статистика
Размер эффекта
Статистическая мощность
Определение размера выборки
Отсутствующие данные
Методология исследования
Выборка
стратифицированная
кластер
Стандартная ошибка < б r> Опрос общественного мнения
Анкета
Контролируемые эксперименты
Проектирование
Контроль - Оптимальный
Контролируемый тест
Рандомизированный
Случайное назначение
Репликация
Блокировка
Взаимодействие
Факториальный эксперимент
Неконтролируемые исследования
Наблюдательные исследования
Природный эксперимент
Квазиэксперимент
Статистический вывод
Статистическая теория
Население
Статистика
Распределение вероятностей Распределение выборки
Порядок статистики
Эмпирическое распределение
Оценка плотности
Статистическая модель
Пространство Lp
Параметр
Местоположение
Масштаб
Форма
Параметрический семейство
вероятностный монотон
локализованное семейство
экспоненциальное семейство
полнота
достаточность
статистический функционал
Bootstrap
U
V
Оптимальное решение
Функция потерь - Эффективность - Статистическая дистанция - расхождение - Асимптотика - Надежность - Вывод частых: Оценка точек - Уравнения оценки - Максимальное правдоподобие - Метод моментов
M-оценщик
Minimum расстояние - несмещенные оценки - среднее несмещенное минимальное отклонение - Рао – Блэкуэллиза - теорема Лемана – Шеффе - медианное несмещенное - плагин - оценка интервала
доверительный интервал
Pivot
Интервал правдоподобия
Интервал прогнозирования
Интервал допуска
Повторная выборка
Начальная загрузка
Складной нож
Проверка гипотез
1- & amp; 2-tails - мощность - универсально мощный тест - тест перестановки - тест рандомизации - множественные сравнения - параметрические тесты - отношение правдоподобия - Wald - счет
Специфические тесты
Z-тест в норме
T-критерий Стьюдента
F-тест
Достаточность соответствия
хи-квадрат
G-тест
Колмогоров – Смирнов
Андерсон – Дарлинг
Lilliefors
Жарк – Бера
Нормальность Шапиро – Уилка
Проверка отношения правдоподобия
Выбор модели
Перекрестная проверка
AIC
BIC
Статистика рангов


Образец медианы
Подпись rank Уилкоксон
Оценка Ходжеса – Лемана
Сумма рангов Манн – Уитни
Непараметрическая анова
1-сторонняя Крускал – Уоллис
2-сторонняя Фридман
Упорядоченная альтернатива Джонкира – Терпстры
Байесовский вывод
Байесовская вероятность
предшествующий
задний
Достоверный интервал
Байесовский фактор
Байесовская оценка
Максимальная апостериорная оценка
Корреляция
Регрессионный анализ
Корреляция
Продукт-момент Пирсона
Частичная корреляция
Смешанная переменная
Коэффициент определения
Регрессионный анализ
Ошибки и невязки
Проверка правильности регрессионной модели
Модели смешанных эффектов
Модели одновременных уравнений
Многовариантные адаптивные сплайны регрессии MARS
Линейная регрессия
Простая линейная регрессия
Обычные наименьшие квадраты
Общая линейная модель
Байесовская регрессия
Нестандартные предикторы
Нелинейная регрессия
Непараметрическая
Полупараметрическая
Изотоническая
Робастная
Гетероскедастичность
Гомоскедастичность
Обобщенная линейная модель
Экспоненциальные семейства
Логистические регрессии Бернулли / Бинома / Пуассона
Дисперсионное разбиение
Анализ дисперсии ANOVA, anova
Анализ ковариации
Многомерный анализ ANOVA
Степени свободы
Категориальный / Многофакторный / Временные ряды / Анализ выживаемости
Категориальный
Каппа Коэна
Таблица сопряженности
Графическая модель
Лог-линейная модель
Тест Макнемара Многовариантный
Регрессия
Манова
Основные компоненты
Каноническая корреляция
Дискриминантный анал ysis
Кластерный анализ
Классификация
Модель структурных уравнений
Факторный анализ
Многомерные распределения
Эллиптические распределения
Нормальные
Временные ряды
Общие
Разложение
Тенденция
Стационарность
Сезонная корректировка
Экспоненциальное сглаживание
Коинтеграция
Структурный разрыв
Причинность Грейнджера - Специальные тесты
Дики – Фуллера
Йохансен
Q -статистический метод Юнга – Бокса - Дурбин – Уотсон - Бреуш – Годфри - Временная область - автокорреляция ACF - частичная PACF - взаимная корреляция XCF - модель ARMA - модель ARIMA Box –Jenkins
Авторегрессия условной гетероскедастичности ARCH
Векторная авторегрессия VAR
Частотная область
Оценка спектральной плотности
Анализ Фурье
Вейвлет
Вероятность Уитла
Выживание
Функция выживания
Предел оценки продукта Каплана – Мейера
Пропорциональные модели рисков
Ускоренное время отказа Модель AFT
Время первого удара
Функция опасности
Оценщик Нельсона – Аалена
Тестирование
Log-rank Test
Приложения
Биостатистика
Биоинформатика
Клинические испытания / исследования
Эпидемиология
Медицинская статистика
Техническая статистика
Хемометрия
Методы инженерии
Вероятностное проектирование
Процесс / качество контроль
Надежность
Идентификация системы
Социальная статистика
Актуальные науки
Перепись
Статистика преступности
Демография
Эконометрика
Национальные счета
Официальная статистика
Статистика населения - Психометрия - Пространственная статистика - Картография - Статистика окружающей среды - Географическая информационная система - Геостатистика - Кригинг - Категория - Портал
Общие
WikiProject


Latin hypercube sampling

Random Posts

Book

Book

A book is a set of written, printed, illustrated, or blank sheets, made of ink, paper, parchment, or...
Boston Renegades

Boston Renegades

Boston Renegades was an American women’s soccer team, founded in 2003 The team was a member of the U...
Sa Caleta Phoenician Settlement

Sa Caleta Phoenician Settlement

Sa Caleta Phoenician Settlement can be found on a rocky headland about 10 kilometers west of Ibiza T...
Bodybuilding.com

Bodybuilding.com

Bodybuildingcom is an American online retailer based in Boise, Idaho, specializing in dietary supple...