統(tǒng)計(jì)建模與r軟件第十講-(20xx)(編輯修改稿)
2025-09-01 15:28 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 L)。 } 隨機(jī)模擬計(jì)算的思路 ： [1] 針對(duì)實(shí)際問(wèn)題建立一個(gè)簡(jiǎn)單且便于實(shí)現(xiàn)的概率統(tǒng)計(jì)模型，使所求的解恰好是所建模型的概率分布或某個(gè)數(shù)字特征，比如，是某個(gè)事件的概率或該模型的期望值； [2] 對(duì)模型中的隨機(jī)變量建立抽樣方法，在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行模擬試驗(yàn)，抽取足夠的隨機(jī)數(shù)，并對(duì)有關(guān)的事件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)； [3] 對(duì)模擬試驗(yàn)結(jié)果加以分析，給出所求解的估計(jì)及其精度（方差）的估計(jì)； [4] 必要時(shí)，還應(yīng)改進(jìn)模型以降低估計(jì)方差和減少試驗(yàn)費(fèi)用，提高模擬計(jì)算的效率。 用蒙特卡洛方法進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬的步驟 ： [1] 設(shè)計(jì)一個(gè)邏輯框圖，即模擬模型．這個(gè)框圖要正確反映系統(tǒng)各部分運(yùn)行時(shí)的邏輯關(guān)系。 [2] 模擬隨機(jī)現(xiàn)象．可通過(guò)具有各種概率分布的模擬隨機(jī)數(shù)來(lái)模擬隨機(jī)現(xiàn)象． 隨機(jī)模擬最基本的需要是產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)， R中已提供了大多數(shù)常用分布的偽隨機(jī)數(shù)函數(shù)，可以返回一個(gè)偽隨機(jī)數(shù)序列向量。 這些偽隨機(jī)數(shù)函數(shù)以字母 r開頭，比如 rnorm()是正態(tài)偽隨機(jī)數(shù)函數(shù)， runif()是均勻分布偽隨機(jī)數(shù)函數(shù)，其第一個(gè)自變量是偽隨機(jī)數(shù)序列長(zhǎng)度 n。關(guān)于這些函數(shù)可以參見系統(tǒng)幫助文件。 下例產(chǎn)生 1000個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)偽隨機(jī)數(shù)： ? y rnorm(1000) ?這些偽隨機(jī)數(shù)函數(shù)也可以指定與分布有關(guān)的參數(shù)，比如下例產(chǎn)生 1000個(gè)均值為 150、標(biāo)準(zhǔn)差為 100的正態(tài)偽隨機(jī)數(shù)： ? y rnorm(1000, mean=150, sd=100) ?產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)序列是不重復(fù)的，實(shí)際上， R在產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)時(shí)從一個(gè)種子出發(fā)，不斷迭代更新種子，所以產(chǎn)生若干隨機(jī)數(shù)后內(nèi)部的隨機(jī)數(shù)
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