Крушение метода Монте-Карло?

У меня большая проблема при попытке реализовать метод Монте-Карло для этой функции:

D=log(T)

Где T - измеренное время, значит T>0, и, очевидно, оно имеет нормальное распределение.

У меня есть 10 измеренных значений T в эксперименте, поэтому я вычисляю:

m_T (mean of T)  = 3.0 seconds
s_T (standard deviation of T)= 1.5 seconds

И с этими параметрами я моделирую T, а затем D:

T = Normal(m_T, s_T)
D=log(Normal(m_T, s_T)

Но в D программа возвращает ошибку. Когда я убираю, я обнаруживаю, что ошибка связана с тем, что в Нормальном (m_T, s_T) есть ОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ значения, поэтому журнал (ОТРИЦАТЕЛЬНЫЙ) сбой!

Меня заблокировали, я не знаю, как продолжить ... есть предложения? Большое тебе спасибо!


montecarlo
person Shivoham    schedule 11.03.2013    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

По определению нормальное распределение всегда дает конечную вероятность отрицательных значений. Тогда то, что вы измерили (время), не имеет строго нормального распределения.

усеченное нормальное распределение присваивает вероятность 0 каждому значению, которое не попадает в определенную границу, но игнорируя значения ниже 0, вы измените среднее значение и дисперсию распределения.

person Javier    schedule 11.03.2013

arrow_upward
0
arrow_downward

Пара комментариев:

  1. obviously, it has a normal distribution. Это совершенно не очевидно. Лучше было бы использовать нормальное логарифмическое распределение. Я сильно подозреваю, что усеченный нормальный код - это не то, что вам нужно. Используя ваши параметры, получаем цифру конца. Обратите внимание, что это имеет довольно высокую вероятность x=0.

  2. Вместо этого вы хотите использовать нормальное логарифмическое, экспоненциальное или другое более подходящее распределение. Вы можете сопоставить моменты истинного распределения с вашими наблюдаемыми значениями или использовать их оценщики максимального правдоподобия.

введите описание изображения здесь

person csgillespie    schedule 11.03.2013
comment
Вы, Хавьер, правы, большое вам спасибо! Теперь я сомневаюсь между усеченным нормальным или логнормальным. Я думаю, что усеченная нормаль имеет больше смысла, потому что «время» нормально, но его область t ›= 0 (т.е. нормально-усеченная), но она никогда не ведет себя экспоненциально. - person Shivoham; 11.03.2013