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文档简介

第6讲 模拟模型的输入处理,第6讲 模拟模型的输入处理,6.1 模拟模型的输入分析 6.1.1 输入分析的概念 6.1.2 输入变量建模分析的基本问题 6.1.3 概率分布的参数估计 6.1.4 分析随机变量的基本方法 6.1.5 检验有关统计假设的方法 6.2 随机变量的生成 6.1.1 逆变法 6.1.2 函数变换法,第6讲 模拟模型的输入处理,6.1 模拟模型的输入分析 6.1.1 输入分析的概念 计算机模拟建模的两个过程 逻辑结构建模 确定模拟模型的基本功能构件并确定其相互间的逻辑关系 定量建模 对所有的输入变量确定其随机分布的数量特征,第6讲 模拟模型的输入处理,6.1 模拟模型的输入分析 6.1.2 输入变量建模分析的基本问题 确定是否应该将一个输入变量确定为随机变量 进一步地，确定该随机变量所服从的概率分布,第6讲 模拟模型的输入处理,6.1 模拟模型的输入分析 6.1.3 概率分布的参数估计 需要采集什么样的数据（For What?） 与模拟问题相关的 支持模拟模型的逻辑原理的 有助于模型功能构件设计的 如何采集所需要的数据（How to?） 敏感度分析 与模型抽象程度匹配 对于不重要变量作宽松估算 谨记GIGO原则 当心历史性数据,要用到”统计学“知识,第6讲 模拟模型的输入处理,6.1 模拟模型的输入分析 6.1.4 分析随机变量的基本方法 IID假设（identically and independently distributed）：独立同分布的 服从IID假设的随机过程称为平稳过程 曲线拟合 均方误MSE（mean squared error） 2检验 KS检验（Kolmogorov Smirnov Test）,要用到“随机过程”知识,第6讲 模拟模型的输入处理,6.1 模拟模型的输入分析 6.1.5 检验有关统计假设的方法 检验统计独立性假设的方法 估计相关性的表格或图形显示法 配对数据点的分布图示法 检验分布平稳性假设的方法 事件发生比例相对于模拟时间的图示法 事件发生的直方图,第6讲 模拟模型的输入处理,6.2 随机变量的生成 逆变法 函数变换法 组合法 取舍法 近似法 上述方法都以IID U(0,1)分布的随机数作基础,第6讲 模拟模型的输入处理,6.2 随机变量的生成 6.1.1 逆变法 定理1 若给定任何随机变量X的分布函数F(x)，则Y=F(x)是在(0,1)区间内的均匀分布随机变量，并与X的分布特性无关。 均匀分布：x=a+(b-a)u 指数分布：x=-()-1ln(u) 韦伯分布：x=-ln(1-u)1
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