是同學(xué)
2021-07-05 22:43這里老師講的Monte Carlo simulation的三個(gè)缺點(diǎn)，其中非正態(tài)分布這一點(diǎn)是指“Monte Carlo simulation用的是正態(tài)分布，而現(xiàn)實(shí)中很多需要模擬的量不是服從正態(tài)分布的”。可是講義和原版書(shū)都沒(méi)有說(shuō)必須是用正態(tài)分布的inverse CDF，原版書(shū)上的圖也用了t分布的CDF。所以老師說(shuō)的這一點(diǎn)不太懂。
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1個(gè)回答
Jenny助教
2021-07-06 17:51
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同學(xué)你好，老師并沒(méi)有說(shuō)隨機(jī)數(shù)一定都是服從正態(tài)分布的，這里只是拿正態(tài)分布來(lái)舉例。蒙特卡洛對(duì)于隨機(jī)數(shù)的分布并沒(méi)有要求，它是從一個(gè)既定的隨機(jī)數(shù)生成過(guò)程中獲得隨機(jī)數(shù)，然后通過(guò)一定的函數(shù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)滿(mǎn)足指定分布的隨機(jī)變量。只不過(guò)老師這里的指定分布是用正態(tài)分布來(lái)舉例。后面說(shuō)的非正態(tài)的缺點(diǎn)指的是這個(gè)指定分布設(shè)置的不正確，舉個(gè)很簡(jiǎn)單的例子，現(xiàn)實(shí)中有些模擬量，比如股價(jià)不可能出現(xiàn)負(fù)數(shù)的，那么如果指定分布是正太分布就不合理，更合理的是指定分布為對(duì)數(shù)正態(tài)分布。
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追問(wèn)
好的老師，明白了。另外我看原版書(shū)，蒙特卡洛simulation的過(guò)程是：先生成一個(gè)隨機(jī)變量U，然后用inverse CDF將U轉(zhuǎn)化為一個(gè)符合CDF分布的隨機(jī)變量X，然后可能會(huì)再進(jìn)行一步g(X)的轉(zhuǎn)化，得到我們想要算的函數(shù)，對(duì)么？
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追答
嗯嗯，可以這么理解的。
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