蒙特卡洛特征样本采样方法研究

发布时间：2021-11-09 00:35

　　从蒙特卡洛计算机模拟目的出发,在特征样本定义的基础上讨论特征样本的蒙特卡洛采样方法。对特征样本进行分类,设计了分布型和曲线型两大类特征样本的10种采样方法,用4个例子展示了特征样本的具体采样方法和计算机程序,并用一个多元回归参数估计的实例说明了特征样本的应用。 

【文章来源】：统计与信息论坛. 2019,34(01)北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
一、引言
二、概念和分类
    (一) 特征样本概念
    (二) 特征样本的分类
        1. 分布型样本和曲线型样本。
        2. 频率分布样本和值域分布样本。
        3. 有序样本和无序样本。
        4. 标准分布型样本和非标准分布型样本。
        5. 标准曲线型和非标准曲线型样本。
        6. 解析型样本和模拟样本。
    (三) 特征样本采样的思想
三、特征样本采样方法
    (一) 分布型样本采样方法
        1. 标准分布法。
        2. 反函数分布法。
        3. 比例分布法。
        4. 分区频率分布法。
        5. 分区值域分布法。
    (二) 曲线型样本采样方法
        1. 标准曲线法。
        2. 非标准曲线法。
        3. 反函数曲线法。
        4. 比例曲线法。
        5. 自助曲线法。
    (三) 频率分布样本与值域分布样本的变换
四、采样方法应用实例与比较
    (一) 采样实例例
    (二) 本文采样方法与现有方法的比较
五、特征样本在蒙特卡洛多元回归中的应用
六、研究结论



本文编号：3484301