530 likes | 801 Views
Monte-Carlo meetodid 6. loeng. Valikumeetod. Eelmises loengus: jaotusfunktsiooni pööramise meetod. Tihedusfunktsioon on, aga jaotusfunktsiooni leidmine on raske?. Aegluubis. Aegluubis. Aegluubis. Aegluubis. Aegluubis. Aegluubis. Aegluubis. Aegluubis. Aegluubis. Aegluubis.
E N D
Monte-Carlo meetodid6. loeng Valikumeetod
Tihedusfunktsioon on, aga jaotusfunktsiooni leidmine on raske?
Formaalsused Kas juhuslike suuruse X genereerimise eeskiri: 1. Y1~U(a,b) Y2~U(0, max(f)) 2. Kui Y2<f(Y1) siis X=Y1; muidu mine tagasi punkti 1 ikka genereerib jaotusest f juhuslikke suuruseid? Kas fY1|Y2<f(Y1) = f ?
Valikumeetodi efektiivsus Ühe soovitud juhusliku suuruse saamiseks peame keskmiselt genereerima (b-a)c ühtlase jaotusega arvude paari
Kui palju kasutut tööd? Ühe juhusliku suuruse X saamiseks tuleb keskmiselt genereerida (10-(-4))*0.31 = 4,34 arvupaari (Y1, Y2). 100000 arvupaarist võiks saada umbes 100000/4,34=23041 sobivat juhuslikku suurust...
Kui palju kasutut tööd? Ühe juhusliku suuruse X saamiseks tuleb keskmiselt genereerida (10-(-4))*0.31 = 4,34 arvupaari (Y1, Y2). 100000 arvupaarist võiks saada umbes 100000/4,34=23041 sobivat juhuslikku suurust...
Konstandi c valik Y1~U(-5,5) Y2~U(0, c) c=1/sqrt(2*π) ≈ 0,399 c=? Efektiivsus?
Efektiivsus: 4 arvupaari 1 normaaljaotusega juhusliku suuruse saamiseks...
> ks.test(x, pnorm) One-sample Kolmogorov-Smirnov test data: x D = 0.003, p-value = 0.3093 alternative hypothesis: two-sided
Tihedusfunktsioon g(x) = 2-2*x Jaotusfunktsioon G(x) = 2x - x2 Jaotusfunktsiooni pöördfunktsioon G-1(x) = 1-sqrt(1-x)