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摘要

蒙特卡罗模拟有时需要对多维相关随机变量进行模拟抽样. 本文介绍基于Choesky因子线性变换-非线性变换产生具有指定边缘分布和相关系数的多维相关随机变量抽样序列的一般方法, 给出一种简单易行的高效数值实现途径和一些模拟结果. 模拟结果表明, 该方法产生的各随机变量抽样序列间具有预期要求的相关性, 并能通过指定边缘分布Kolmogorov-Smirnov非参数假设检验. 对该方法应用中的一些限制问题进行了讨论.

关键词:

Abstract

Correlated pseudorandom variables with prescribed marginal distribution functions sometimes are required in simulation such as in Monte Carlo studies. In this paper, we present a general procedure and a simple but effective numerical approach to generating correlated random variables sampling sequence with prescribed marginal probability distribution functions and correlation coefficient matrix based on linear transformation-nonlinear transformation with Choesky factor. Some simulation results are reported. Simulation results show that the collections of random numbers generated by the presented procedure have desired correlations and pass the Kolmogorov-Smirnov non-parametric hypothesis test of specified marginal distribution. Some restrictions on the application of this method are discussed.

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