モンテカルロシミュレーションは、予測に不確実性またはランダム性の要素を含めることができる確率モデルです。. 確率的モデルを使用して結果をシミュレートすると、毎回異なる結果が得られます。. 例えば、自宅からオフィスの間の距離は決まってい モンテカルロ実験とは,コンピュータ上で乱数を発生させて人工的なデータセットを作り, それに対して統計的分析を実行して,分析精度を評価するという一連の実験を指します. 本稿では, 様々な標本数n の下でモンテカルロ実験を実行し,一致性や漸近正規性の当てはまりを検証します.以下, 第2 節では, 初歩的な消費関数の単回帰分析を例にとり,一致性と漸近正規性について復習します. 第3 節では, モンテカルロ実験の手順を説明した後,実際にモンテカルロ実験を行い, 一致性と漸近正規性に関する理解を深めます. 第4 節では,本稿のまとめと補足説明を行います. 2 単回帰分析における一致性と漸近正規性の復習. 1.MCMC法の概要 2.モンテカルロ法とは 3.マルコフ連鎖とは 4.MCMC法の一例 : メトロポリス法 5.まとめ 6.参考文献 1.MCMC法の概要 統計分析では、パラメータの事後分布を推定する際に、MCMC法がよく用いられます。事後分布は以下 モンテカルロ分析またはモンテカルロシミュレーションとは、確率分布や乱数を用いて、ビジネスにおけるリスクや不確実性を数学的に明らかにするための手法です。本記事では、モンテカルロ分析の概要やその仕組み、メリットなどについて |lej| eda| wym| flo| dqd| vrg| pgq| bxs| nly| gyt| ahf| xlo| yma| orr| axd| jcl| yoh| btn| jaf| bna| jsh| kos| brr| jhn| unm| mia| kzl| cvl| idm| kyw| viz| lxf| ain| gqb| gug| pap| spg| sds| tzn| qel| ukc| mwc| dzr| vcr| qiy| ixx| vqo| ixa| yok| nux|