【摘 要】
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用一个离散统计分布来近似一个连续的统计分布(一维或多维)一直是统计学研究的核心内容.显然这个离散统计分布的支撑点集必须有代表性,故称它们为代表点集,或简称代表点.选择代表点可以有不同的考虑,本文回顾并比较4类近似离散统计分布:随机样本(独立同分布)、修改的Monte Carlo方法、数论方法的样本(伪Monte Carlo方法)及在最小平方误准则下的代表点集和相应的统计分布.其中修改的Monte
【机 构】
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北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院理工科技学部,珠海519087;中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所,北京100190
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用一个离散统计分布来近似一个连续的统计分布(一维或多维)一直是统计学研究的核心内容.显然这个离散统计分布的支撑点集必须有代表性,故称它们为代表点集,或简称代表点.选择代表点可以有不同的考虑,本文回顾并比较4类近似离散统计分布:随机样本(独立同分布)、修改的Monte Carlo方法、数论方法的样本(伪Monte Carlo方法)及在最小平方误准则下的代表点集和相应的统计分布.其中修改的Monte Carlo方法是本文新提出的.本文比较4类方法在密度估计和重采样的统计推断中的表现,其中有一类是改进的自
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