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蒙特卡羅模擬方法ppt課件(存儲版)

2025-06-02 06:00上一頁面

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【正文】 a c a r rbacab b a b c r rba?? ? ? ? ???? ? ? ? ? ??? 1()a b a r??12[ ( ) ] ( )f a b a r f m r? ? ?? ? ? ?112b r a smrs? ? ????分布名稱 抽樣公式 注 [a, b]均勻分布 指數(shù)分布 正態(tài)分布 三角分布 a, b, c為三角分布的參數(shù) 分布 r, s為函數(shù)參數(shù) 三角分布 三角形概率分布 是一種應(yīng)用較廣連續(xù)型概率分布 ,它是一種 3點估計 : 特別適用于對那些風(fēng)險變量缺乏歷史統(tǒng)計資料和數(shù)據(jù) ,但可以經(jīng)過咨詢專家意見 ,得出各參數(shù)變量的最樂觀值 ( a) ,最可能出現(xiàn)的中間值 ( b)以及 最悲觀值(m ) ,這 3個估計值 ( a,b, m )構(gòu)成一個三角形分布。 k= betarnd(,100) end 蒙特卡羅方法的特點 優(yōu)點 ①能夠比較逼真地描述具有隨機性質(zhì)的事物的特點及物理實驗過程。 ① 能夠比較逼真地描述具有隨機性質(zhì)的事物的特點及物理實驗過程 ? 從這個意義上講,蒙特卡羅方法可以部分代替物理實驗,甚至可以得到物理實驗難以得到的結(jié)果。 )( 2/1?NO程序結(jié)構(gòu)簡單,易于實現(xiàn) ? 在計算機上進(jìn)行蒙特卡羅方法計算時,程序結(jié)構(gòu)簡單,分塊性強,易于實現(xiàn)。 一、項目概況和基本數(shù)據(jù)的確定 該項目位于成都市錦江區(qū),占地面積 47 畝;該房地產(chǎn)公司根據(jù)市場狀況調(diào)查,結(jié)合該地塊的規(guī)劃說明,在做了充分的方案設(shè)計之后,確定了兩套主要的投資方案。僅從這點上我們就可以判斷乙方案的風(fēng)險大于甲方案。 進(jìn)一步對各方案的風(fēng)險度進(jìn)行比較,甲方案 NPV 的標(biāo)準(zhǔn)差為 ,而乙的標(biāo)準(zhǔn)差為 ,說明乙方案的偏離程度較大;并且甲方案 NPV 介于 [min:,max:]之間 ,乙方案 NPV 在 [min:,max:]之間,再次說明乙方案 NPV 的風(fēng)險度大于甲方案。 ? ② 定義隨機單元格的概率分布 :利用軟件的 Define Assumption功能為相應(yīng)變量設(shè)定概率分布 ,利用 Define Decision定義決策變量 。 ( 4)由產(chǎn)生的隨機數(shù)在各風(fēng)險變量的分布函數(shù)中隨機抽樣,帶入模型求出目標(biāo)變量的一個樣本值。 ② 誤差具有概率性。 ? 通過一定的算法,產(chǎn)生符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的偽隨機變量,然后對變量進(jìn)行運算,來產(chǎn)生其他分布的變量,比如泊松分布,指數(shù)分布等。 ? 一句話概括,蒙特卡羅模擬對 計算機 產(chǎn)生的,而不是對實際存在的數(shù)據(jù)統(tǒng)計,而隨機抽樣分析是對 實際存在的數(shù)據(jù)分析 。 N??? ??????? 蒙特卡羅模擬是一種 simulation,通過建立模型,產(chǎn)生相應(yīng)分布的隨機數(shù) (實際是偽隨機變量 ),來模擬實際存在的過程,并且分析相關(guān)的結(jié)果。 ⑤程序結(jié)構(gòu)簡單,易于實現(xiàn)。 ? ( 1)建立數(shù)學(xué)模型 ( 2)收集模型中風(fēng)險變量的數(shù)據(jù) ,確定風(fēng)險因數(shù)的分布函數(shù)。該軟件包主要有計算機仿真模擬功能、時間序列數(shù)據(jù)生成預(yù)測和 OptQuest功能 ,使其可以在運行結(jié)果中自動搜索仿真模型的最優(yōu)解。進(jìn)行 10000次的模擬,得出甲、乙方案的 NPV的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。通過對兩種方案動態(tài)財務(wù)指標(biāo)的比較,我們可以很明確的斷定采用乙方案將是開發(fā)商最佳的選擇。 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展 , 其應(yīng)用范圍將更加廣泛 。維數(shù)的增加,除了增加相應(yīng)的計算量外,不影響問題的誤差。 ② 誤差具有概率性。 Matlab常用的隨機數(shù)產(chǎn)生函數(shù) ?函數(shù)名 調(diào)用形式 函數(shù)注釋 betarnd R=betarnd(A,B) 分布隨機數(shù)產(chǎn)生函數(shù) binornd R=binornd(N,P,MM,NN) 二項分布隨機數(shù)產(chǎn)生函數(shù) chi2rnd R=chi2rnd(v) 卡方分布隨機數(shù)產(chǎn)生函數(shù) frnd R= frnd(v1,v2) F分布隨機數(shù)產(chǎn)生函數(shù) geornd R= geornd(p) 幾何分布隨機數(shù)產(chǎn)生函數(shù) hygernd R= hygernd(M,K,N) 超幾何分布隨機數(shù)產(chǎn)生函數(shù) mvnrnd R= mvnrnd(mu,sigma,cases) 多元正態(tài)分布隨機數(shù)產(chǎn)生函數(shù) normrnd R=normrnd(mu,sigma) 正態(tài)分布隨機數(shù)產(chǎn)生函數(shù) trnd R=trnd(v) t分布隨機數(shù)產(chǎn)生函數(shù) 有了這些隨機產(chǎn)生函數(shù),就可以直接產(chǎn)生滿足分布 F(x)的隨機數(shù)了,而無需通過先求出連續(xù)均勻分布的隨機數(shù),再通過抽樣公式得出所求分布函數(shù)的隨機抽樣。圓內(nèi)均勻分布抽樣要用到挑選抽樣方法,指數(shù)分布函數(shù)抽樣要用到復(fù)合抽樣方法,正態(tài)分布的抽樣和 β分布的抽 樣要用到替換抽樣方法等。 隨機數(shù)序列 是由單位均勻分布的總體中抽取的簡單子樣,屬于一種 特殊 的由已知分布的隨機抽樣問題。上式表示 是 被 M 整除后的余數(shù),叫做 與 對模 M的同余。最簡單、最基本、最重要的隨機變量是在[ 0, 1]上均勻分布的隨機變量。 12 2A a P b L c Q d? ? ? ?12 2A a P b L c Q d? ? ? ?( ), ( ), ( )f P f L f QNNNN個模型建立的兩點說明 ? Monte Carlo方法在求解一個問題是,總是需要根據(jù)問題的要求構(gòu)造一個用于求解的概率統(tǒng)計模型,常見的模型把問題的解化為一個隨機變量 的某個參數(shù) 的估計問題。 ? d=2。 用賭城的名字作為隨機模擬的名稱 , 既反映了該方法的部分內(nèi)涵 , 又易記憶 , 因而很快就得到人們的普遍接受 。他們共投針 2212次,其中 704次相交??腿藗冸m然不知道主人的用意,但是都參加了游戲。 由于當(dāng)時工作是保密的 , 就給這種方法起了一個代號叫 蒙特卡羅 , 即摩納哥的一個賭城的名字 。 模擬程序 ? l=1。 收集 P,L,Q數(shù)據(jù),確定分布函數(shù) 模擬次數(shù) N;根據(jù)分布函數(shù),產(chǎn)生隨機數(shù) 抽取P,L,Q一組隨機數(shù),帶入模型 產(chǎn)生 A值 統(tǒng)計分析,估計均值,標(biāo)準(zhǔn)差 根據(jù)歷史數(shù)據(jù),預(yù)測未來。 ??( ) 1xXpn ?? ???? ? ? ?/x n?? ? ??由 得統(tǒng)計學(xué)上稱為與置信水平 α對應(yīng)的置信區(qū)間: //xxX n X n??? ? ? ? ?? ? ? ?我們就把 記做是誤差 得到人們習(xí)慣的結(jié)果誤差表示: X ????對于指定的誤差 ε,模擬所需抽樣次數(shù) n可由 導(dǎo)出: /x n?? ? ??2xn ???????????隨機數(shù) ? 隨機數(shù)的定義 用 Monte Carlo方法模擬某過程時,需要產(chǎn)生各種概率分布的隨機變量。 ? 缺點:無法重復(fù)實現(xiàn) 費用昂貴 計算機方法 ? 在計算機上產(chǎn)生隨機數(shù)最實用、最常見的方法是數(shù)學(xué)方
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