样本数量越多,其平均就越趋近于真实值。 2. 蒙特卡洛的应用 最经典的应用就是利用蒙特卡洛算法求圆周率。代码如下 代码: 1#include <bits/stdc++.h>23#define MAX_ITERS 100000045usingnamespacestd;67doubleRand(doubleL,doubleR)8{9returnL+(R-L)*rand()*1.0/RAND_MAX;10}1112doubleGetPi()13{14srand(tim...
,则{Yi}独立。通过蒙特卡洛随机数的方法来模拟Yi的值:在[0,1]之间均匀分布任取一个数a,若a小于0.5则不下雨,否则下雨。之后再累加下雨天数,记录连续的下雨天数即可。对应的matlab程序如下: n=1e4;ans=0; for i=1:n c=0;y=0;p=0.5; for t=1:7 r=unifrnd(0,1) if r=3 y=1 end end ans=ans...
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 = ...
R语言马尔可夫MCMC中的METROPOLIS HASTINGS,MH算法抽样(采样)法可视化实例 python贝叶斯随机过程:马尔可夫链Markov-Chain,MC和Metropolis-Hastings,MH采样算法可视化 Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings(M-H)MCMC采样算法的实现 Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型 Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机...
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
1.蒙特卡洛 Monte-Carlo算法: 1.讲agent放入环境的任意状态 2.从这个状态开始选择action, 并进入下一个状态 3.重复第二步知道达到最终状态 4.从最终状态回溯,计算每一个状态的G值 5.重复1-4过程,然后平均每一次的G值,最后得到的就是V值 关于G值:
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语言做蒙特卡洛模拟定价 拟蒙特卡洛算法 蒙特·卡罗方法 蒙特卡洛算法即蒙特·卡罗方法。 蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用...