我有以下关于蒙特卡洛模拟的 mc2d 包的问题。
给定一个 mc 节点，即一个 mc 对象。我们如何获得分布值的不确定性？
例如，作为输入分布，我使用均匀分布，其中最小值为例如等于 2，最大值等于 8。鉴于此，我们生成一个 mc 对象，将其应用于 mc。
summary 函数产生中位数、平均值、97.5% 等值。
但正如我所说，如何才能估计给定值的不确定性？
提前致谢！
【问题讨论】：
标签： r montecarlo uncertainty
嗯，你必须收集第二个动力 那么
v = <x^2> - <x>^2
u = sqrt(v)/sqrt(N-1)
a = <x> +-u
为了让事情更清楚，您可以对事件进行采样
x = 2 + (8-2)*U(0,1)
在您计算事件总和的汇总函数中的某处
m = m + x
所以在运行N 事件后你报告mean=m/N
你必须添加代码来收集第二个动力，比如
m2 = m2 + x*x
所以运行后你可以计算
v = m2/N - mean*mean
u = sqrt(v)/sqrt(N-1)
并将不确定性的平均值报告为mean +-u
【讨论】：