用不同的标准差和区间置信度模拟蒙特卡洛

机器算法验证 置信区间 蒙特卡洛 不确定 错误传播
2022-03-16 21:17:38

我有一个关于蒙特卡洛模拟(直接模拟)的问题,应用于不确定性的传播。

据我了解,蒙特卡洛接受模型每个输入变量的随机数。

这些随机数是根据 PDF 的平均值、标准差和类型(正态、三角形、均匀等)生成的。

但问题是:我的模型中有 2 个输入变量:

x: mean=30.5 std=0.001 <- calculated with 95% confidence.
y: mean=2 std=0.1 <- calculated with 99% confidence

with z = x*y

z将生成什么置信区间?我如何知道哪个不确定性(标准偏差)z对应于 95% 的置信水平?

1个回答

完成 10.000 次 MC 运行,然后开始计算置信区间。计算例如中值,将您的概率分布 (PD) 分为两部分,其中每个部分对应于 PD 的 50% 概率或面积。将您的 PD 从 -infinity 积分到覆盖 PD 2.5% 面积的 z 值,并从零积分到覆盖 PD 97.5% 面积的 z 值。总而言之,您将获得包含 PD 95% 的 z 值。这表示为 95 个百分位。然后,您可以通过以下方式计算标准偏差:z1=z975-median 和 z2=median-z025。也许看看“confidence.pro”(IDL 语言)。