代码: 1#include <bits/stdc++.h>23#define MAX_ITERS 1000000045usingnamespacestd;67struct Point8{9double x,y;10};1112doubleRand(doubleL,doubleR)13{14returnL+(R-L)*rand()*1.0/RAND_MAX;15}1617PointgetPoint()18{19Point t;20t.x=Rand(1.0,2.0);21t.y=Rand(0.0,1.0);22returnt;23}2425d...
R语言进行蒙特卡洛模拟进行期权定价 蒙特卡洛算法r语言 最近我们被客户要求撰写关于蒙特卡洛方法的研究报告,包括一些图形和统计输出。 蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本,并从该分布中评估期望值,该期望值通常很复杂,不能用精确方法评估。在贝叶斯推理中,P(x)通常是定义在一组随机变量上的联合后验分布。...
5 蒙特·卡罗方法的代码实现——基于R 5.1 求圆周率π \piπ ??运行程序: library('ggplot2')f <- function(r){sqrt(1-r^2)}x <- seq(0,1,length=3000)y <- f(x)df <- data.frame(x,y)ggplot(df, mapping = aes(x=x,y=y))+geom_line()+geom_ribbon(aes(ymin=0, ymax=y, x = ...
作者用统计编程语言 R 来实现这一切。R 能让你快速高效地分析数据。要是你不关心 R 也没有问,跳过代码部分,只看文字也行。 第一步:采集数据 预测大选我们需要的数据来源: 选举人团(electoral college) 近期投票数据 你可以在很多地方找到上述相关信息。我用谷歌搜索快速查询了一下,在 Github 找到了一份很好的 ...
如果这些点服从均匀分布,那么圆内的点应该占到所有点的 π/4,因此将这个比值乘以4,就是π的值。通过R语言随机模拟30000个点,π的估算值与真实值相差0.07%。 例子3:设0≤f(x)≤1,求定积分 设随机变量XX服从[0,1]上的均匀分布,则Y=f(X)的数学期望为 ...
马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现 ,时长08:47 马尔科夫链蒙特卡洛方法 MCMC的关键如下: 跳跃概率的比例与后验概率的比例成正比。 跳跃概率可以表征为: 概率(跳跃)*概率(接受) 从长远来看,该链将花费大量时间在参数空间的高概率部分,从而实质上捕获了后验分布。有了足够的跳跃,长期分布将与联合后验概率...
R语言演示代码 y<-wais[,2]x<-wais[,1]m<-10000beta0<-c(0,0) #initial valuemu.beta<-c(0,0) # priors.beta<-c(100,100) # priorprop.s<-c(1.75,0.2) # sd of proposal normalbeta <- matrix(nrow=m, ncol=2)acc.prob <-c(0,0)current.beta<-beta0for (t in 1:m){ for (j...
R语言演示代码 y<-wais[,2]x<-wais[,1]m<-10000beta0<-c(0,0) #initial valuemu.beta<-c(0,0) # priors.beta<-c(100,100) # priorprop.s<-c(1.75,0.2) # sd of proposal normalbeta <- matrix(nrow=m, ncol=2)acc.prob <-c(0,0)current.beta<-beta0for (t in 1:m){ for (j...
现在,在这个正方形内部,随机产生10000个点(即10000个坐标对 (x, y)),计算它们与中心点的距离,从而判断是否落在圆的内部。 如果这些点均匀分布,那么圆内的点应该占到所有点的 π/4,因此将这个比值乘以4,就是π的值。通过R语言脚本随机模拟30000个点,π的估算值与真实值相差0.07%。
2.r语言实现copula算法建模依赖性案例 3.R语言COPULAS和金融时间序列数据VaR分析 4.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.matlab使用Copula仿真优化市场风险数据分析 7.R语言实现向量自动回归VAR模型 8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归(BVAR)模型 ...