metropolis算法(随机变量样本值的产生)
资讯
2024-01-24
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1. metropolis算法,随机变量样本值的产生?
直接法 不难看出,若函数 可以表示成初等函数,随机变量 服从 区间上的均匀分布时,变换后的随机变量 满足某指定分布,则可以使用直接法生成随机变量 。 间接法 舍选法:(无法通过直接变换生成随机变量) 算法改进 观察发现,上面的算法中并没有用到区域 , 条件 的重要性: Metropolis 算法: 随机样本生成的发生。
生成的随机变量 有以下的累积分布函数 注意; 如果定义随机变量 则 服从参数为 的几何分布,且 。 在上例中我们也可以用以下方法生成贝塔随机变量: 1)生成 区间上服从均匀分布的随机变量 和独 立随机变量 ; 2)如果 ,则令 ,否则返回 步骤1)。 设 ,其中 有相同的支撑集。 1)生成 ,令 :对 2)生成 区间上服从。
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1. metropolis算法,随机变量样本值的产生?
直接法 不难看出,若函数 可以表示成初等函数,随机变量 服从 区间上的均匀分布时,变换后的随机变量 满足某指定分布,则可以使用直接法生成随机变量 。间接法 舍选法:(无法通过直接变换生成随机变量) 算法改进 观察发现,上面的算法中并没有用到区域 , 条件 的重要性: Metropolis 算法: 随机样本生成的发生。
生成的随机变量 有以下的累积分布函数 注意; 如果定义随机变量 则 服从参数为 的几何分布,且 。 在上例中我们也可以用以下方法生成贝塔随机变量: 1)生成 区间上服从均匀分布的随机变量 和独 立随机变量 ; 2)如果 ,则令 ,否则返回 步骤1)。 设 ,其中 有相同的支撑集。 1)生成 ,令 :对 2)生成 区间上服从。
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