尝试按照答复中的建议实施具有潜力的<a href="https://stats.stackexchange.com/questions/353146/forecasting-intermittent-dem
我有以下数据：
[链接到数据]（<a href="https://www.dropbox.com/s/29zgm8nm39qyh7m/data_rainfall.csv?dl=0" rel="nofollo
<a href="https://i.stack.imgur.com/scs4E.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/scs4E.png" alt="sample data"
我正在尝试根据季度蒙特卡洛模拟的结果执行某种程度的复杂优化，尤其是在满足某些约束的同时，最
我在运行蒙特卡洛时遇到问题，我不确定问题出在哪里或什么地方。正常的LCA计算运行良好，我检查了
我正在研究内核密度的R。我需要使用400次蒙特卡洛模拟来模拟积分平方误差：ISE =∫{f ^（x）-f（x）} 2进
给定n条破碎的杆，我想进行蒙特卡洛模拟，以发现<strong>存在</strong>的k条（3 <= k <= n）可以形成k边形的
我想不出更具描述性的标题，所以我在这里解释我的目标。
我正在构建一个蒙特卡洛模拟，可以运
我正在运行蒙特卡洛模拟，用于粒子的扩散。它为每个粒子输出一个列表，其中包含与粒子所在的坐标
我在遵循所有montecarlo教程时遇到了麻烦，因为它们似乎已开始发展为我所遵循。我有几个月的python经验
我编写了一种基于<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_tree_search" rel="nofollow noreferrer">https://en.wikipedia.or
我发现在pytorch上实现了蒙特卡洛Dropout，实现此方法的主要思想是将模型的dropout层设置为train模式。这允
我正在尝试编写一个函数circle_MC，该函数将半径的长度和模拟次数（N）作为输入，并返回由圆包围的区
我想加快以下 Python 代码的速度。不知道我能做些什么来加速下面的代码。
<pre><code>std::vector<std::vec
我正在尝试使用R为数据帧的每一行运行一个Monte Carlo。
<pre><code>library(tidyverse)
Group.ID <- c('A',&
假设A和B两支球队进行了一系列比赛，第一支球队
球队赢得4连胜。假设A队有55％
赢得每场比赛的机会，
创建一个函数，该函数将从以平均值为中心的随机分布返回值，并带有两个标准偏差。一个高于平均水
我已经编码了一个简单的MH算法，以估计抛硬币落下的可能性。我已经看过很多遍代码了，但我不明白Met
我正在尝试使用tfp进行采样。从beta分布中抽取样本，并将结果作为概率输入来馈送以从二项式分布中抽
所以我有这个概率分布
X = {0概率7/8} <br/>
{1/60概率1/8}
James的汽车每年要发生N次故障，其中N
