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正文內(nèi)容

統(tǒng)計(jì)建模與r軟件第十講-(20xx)(編輯修改稿)

2024-09-01 15:28 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 L)。 } 隨機(jī)模擬計(jì)算的思路 : [1] 針對實(shí)際問題建立一個簡單且便于實(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數(shù)字特征,比如,是某個事件的概率或該模型的期望值; [2] 對模型中的隨機(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),并對有關(guān)的事件進(jìn)行統(tǒng)計(jì); [3] 對模擬試驗(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,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)一個邏輯框圖,即模擬模型.這個框圖要正確反映系統(tǒng)各部分運(yùn)行時的邏輯關(guān)系。 [2] 模擬隨機(jī)現(xiàn)象.可通過具有各種概率分布的模擬隨機(jī)數(shù)來模擬隨機(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),其第一個自變量是偽隨機(jī)數(shù)序列長度 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)時從一個種子出發(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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