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1、在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,會(huì)經(jīng)常遇到積分計(jì)算問(wèn)題,特別是高維積分的計(jì)算,用傳統(tǒng)的數(shù)值方法往往很難解決高維積分計(jì)算問(wèn)題,隨著計(jì)算機(jī)的迅速發(fā)展,我們可通過(guò)隨機(jī)模擬的方法解決高維積分計(jì)算問(wèn)題。隨機(jī)模擬方法適用的范圍非常廣泛,它既能求解確定性的問(wèn)題,也能求解隨機(jī)性的問(wèn)題以及科學(xué)研究中理論性的問(wèn)題。如計(jì)算高維積分、求解代數(shù)方程組和計(jì)算逆矩陣等。 在隨機(jī)模擬中,關(guān)鍵是隨機(jī)樣本的抽取。本文主要介紹了均勻分布抽樣、已知分布抽樣、經(jīng)驗(yàn)分布抽樣以及隨機(jī)向量抽樣的
2、一般方法,通過(guò)這些抽樣方法,我們可以對(duì)一些低維聯(lián)合分布進(jìn)行抽樣,但直接從一個(gè)任意的高維聯(lián)合分布中產(chǎn)生樣本常常是比較困難的,這樣使得基于樣本的方法具有了局限性。MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法是一種簡(jiǎn)單易行、應(yīng)用廣泛的計(jì)算隨機(jī)模擬方法,該方法的核心思想是構(gòu)造一個(gè)概率轉(zhuǎn)移矩陣,建立一個(gè)以分布π(x)為平穩(wěn)分布的Markov鏈來(lái)得到π(x)的樣本,通過(guò)隨機(jī)抽樣得到的這些樣本就可進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)推斷。本文主要探討了M
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