第八章從概率分布函數(shù)的抽樣(slingfromp-文庫吧資料
2025-01-20 15:13本頁面
【正文】 3. 統(tǒng)計滿足條件 ? i p（表示成功）的 ? i的數(shù)目 r，則 r表示在 n次實驗中成功的次數(shù) ?r即為泊松分布的抽樣值的近似值， n越大，近似程度越好 4. 幾個典型的例子 ???????????bxaxbxaabxf,0,1)()0()( ?? ? xexf x??例 連續(xù)型隨機(jī)變量的直接抽樣 1. 求區(qū)間 [a,b]上均勻分布的隨機(jī)數(shù) x: ? ?????? xa abaxxdxf )(? aabx ??? )(??產(chǎn)生 ? ?U[0,1]。 2. 統(tǒng)計滿足條件 ? i p（表示成功）的 ? i的數(shù)目 r，則 r表示在 n次實驗中成功的次數(shù) ?r即為二項式分布的抽樣值 4. 幾個典型的例子 ?0,1, 2,=r, e r!1 =μ) P(r。( ?例 二項式分布的抽樣 方法 1： 利用上面介紹的直接抽樣法，需計算累積分布函數(shù)，當(dāng) n很大時，求和計算困難 。 4. 隨機(jī)變量的第 k個取值即為欲抽取的值。Monte Carlo模擬 第三章 從概率分布函數(shù)的抽樣 (Sampling from Probability Distribution Functions) 直接抽樣法（反函數(shù)法） （ Sampling via Inversion of the cdf） 1. 基本原理 2. 連續(xù)型的隨機(jī)變量的抽樣 3. 離散型的隨機(jī)變量的抽樣 4. 幾個典型的例子 1. 基本原理 )(1 yFx ??注意： pdf f(x)必須是歸一化的 ? 設(shè) y=F(x)為隨機(jī)變量 x的累積分布函數(shù) ? x和 y是一一對應(yīng)的 ? 先隨機(jī)抽取 y，然后通過求F(x)的反函數(shù) F1(y)得到隨機(jī)變量 x的值 ? 隨機(jī)變量
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