TAILIEUCHUNG - Statistics for Environmental Engineers - Part 6 (end)

Đôi khi nó là khó khăn để phân tích xác định các tính chất của số liệu thống kê. Điều này có thể xảy ra bởi vì một thống kê không quen thuộc đã được tạo ra bởi một cơ quan quản lý. Người ta có thể chứng minh các tính chất nhạy cảm của một thủ tục thống kê bằng cách thực hiện thông qua các thủ tục đề xuất một số lượng lớn các bộ dữ liệu tổng hợp tương tự như các dữ liệu thực tế. Điều này được gọi là mô phỏng Monte Carlo, hoặc mô. | 50 Using Simulation to Study Statistical Problems KEY WORDS bootstrap lognormal distribution Monte Carlo simulation percentile estimation random normal variate random uniform variate resampling simulation synthetic sampling t-test. Sometimes it is difficult to analytically determine the properties of a statistic. This might happen because an unfamiliar statistic has been created by a regulatory agency. One might demonstrate the properties or sensitivity of a statistical procedure by carrying through the proposed procedure on a large number of synthetic data sets that are similar to the real data. This is known as Monte Carlo simulation or simply simulation. A slightly different kind of simulation is bootstrapping. The bootstrap is an elegant idea. Because sampling distributions for statistics are based on repeated samples with replacement resamples we can use the computer to simulate repeated sampling. The statistic of interest is calculated for each resample to construct a simulated distribution that approximates the true sampling distribution of the statistic. The approximation improves as the number of simulated estimates increases. Monte Carlo Simulation Monte Carlo simulation is a way of experimenting with a computer to study complex situations. The method consists of sampling to create many data sets that are analyzed to learn how a statistical method performs. Suppose that the model of a system is y f x . It is easy to discover how variability in X translates into variability in y by putting different values of x into the model and calculating the corresponding values of y. The values for x can be defined as a probability density function. This process is repeated through many trials 1000 to 10 000 until the distribution of y values becomes clear. It is easy to compute uniform and normal random variates directly. The values generated from good commercial software are actually pseudorandom because they are derived from a mathematical formula but they have .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.