Отбор проб по порядку
В статистике некоторые методы Монте-Карло требуют, чтобы независимые наблюдения в выборке были взяты из одномерного распределения в отсортированном порядке . Другими словами, все статистические данные n-го порядка необходимы из n наблюдений в выборке. Наивный метод выполняет сортировку и занимает время O ( n log n ). Существуют также алгоритмы O ( n ), которые лучше подходят для больших n . Особый случай получения n отсортированных наблюдений из равномерного распределения на [0,1] эквивалентен извлечению из равномерного распределения в n -мерном симплексе ; эта задача является частью последовательной выборки важности .
Дальнейшее чтение
[ редактировать ]- Бентли, Джон Луис ; Сакс, Джеймс Б. (1979), «Генерация отсортированных списков случайных чисел» , Департамент компьютерных наук , статья 2450 , получено 4 января 2014 г.
- Геронтидис, И.; Смит, Р.Л. (1982), «Генерация порядковой статистики Монте-Карло на основе общего распределения», Журнал Королевского статистического общества. Серия C (Прикладная статистика) , 31 (3): 238–243, JSTOR 2347997.
- Лурье, Д.; Хартли, Х.О. (1972), «Машинная генерация порядковой статистики для вычислений Монте-Карло», The American Statistician , 26 (1): 26–27, doi : 10.1080/00031305.1972.10477319
- Рипли, Брайан Д. (1987), Стохастическое моделирование , Wiley, стр. 96–98, ISBN 0-471-81884-4
 | Эта статистике статья, посвященная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |