0 सवाल: संभावना वितरण के साथ मोंटे कार्लो सिमुलेशन

पर बनाया गया सवाल Sun, Mar 17, 2019 12:00 AM

मैं एकाग्रता मूल्यों के सांख्यिकीय भार (माध्य, माध्य, 5% और 95%) की गणना करने का प्रयास कर रहा हूं। मैं इसके लिए एक सूत्र का उपयोग करता हूं जैसे मोटे तौर पर DxPxC। मुझे संभाव्यता वितरण का उपयोग करके एक यादृच्छिक चर बनाना होगा और उन्हें मोंटे कार्लो विधि के साथ अनुकरण करना होगा। इसका तरीका नीचे दिया गया है:

import numpy  as np   
    D = np.random.uniform(2, 7., 1000000)
    P = np.random.poisson(13., 1000000)
    C = np.random.uniform((3., 14., 1000000)

    MC = D*P*C

फिर मैं 1000000 डेटा प्राप्त कर सकता हूं जो मुझे एक निरंतर साधन और अन्य भार देता है। लेकिन जैसा कि मैंने समझा कि मोंटे कार्लो को छोरों के लिए आयोजित किया जाता है। क्या किसी को इन दोनों की पृष्ठभूमि के अंतर का पता है। और किसी भी विचार अगर मेरी विधि सही लगती है। धन्यवाद!

    
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