一、模拟方法
-
逆变换方法(Inverse Transform Method):通过累积分布函数的逆函数,将均匀分布的随机变量转换为具有指定分布的随机变量。
-
接受拒绝方法(Accept-Reject Method):通过生成服从一个辅助分布的随机变量,并与原分布进行比较,接受满足条件的样本并拒绝不满足条件的样本,从而生成符合原分布的随机变量。
-
重要性采样(Importance Sampling):通过从一个已知分布中抽取样本,并用这些样本来估计另一个分布中的期望或概率。
-
吉布斯采样(Gibbs Sampling):用于从联合分布中抽取样本的一种马尔可夫链蒙特卡洛方法,通过依次更新每个变量的取值来生成样本。
-
蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation):通过生成大量的随机样本,并利用这些样本来估计未知参数或模拟系统的行为。
-
蒙特卡洛马尔可夫链(Monte Carlo Markov Chain)模拟:利用马尔可夫链的性质,通过随机漫步的方式生成样本,用于估计复杂系统的性质或参数。