统计计算方法优化问题浅析
——基于随机模拟方法
摘 要：在现在这个大数据盛行的时代，要想得出事件背后潜藏的规律，就必须进行不断的实验和模拟。而有的实际问题模拟起来是非常困难的，数据难以获取，计算量也是非常庞大的。这些都给本文对未知规律的探索带来了数不尽的困难。
用随机模拟来补充现实问题计算量大的缺陷。本文主要基于随机模拟的重要抽样法、Bootstrap方法、Metropolis-Hasting抽样方法简单介绍了统计计算的方法的优化。了解这三种方法的基本概念、应用范围以及优缺点。
通过R软件的模拟实验，本文得出这三种方法能得出数学概率分布的近似解答、可以通过统计方法求出参数的估计值、使离散型的随机分布可转换为连续型。这为后续探索实际问题的数学模型打下了地基。
关键词：统计计算；随机模拟； 重要抽样法；Bootstrap方法；Metropolis-Hasting抽样方法
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