No Monte Carlo == aplicar un proceso aleatorio?

Question

Nunca he tenido estadísticas oficiales, por supuesto, pero debido a mi línea de investigación que estoy constantemente llegando a través de los artículos que se aplican a varios conceptos estadísticos.

A menudo me voy a ver una descripción de un Monte Carlo proceso aplicado a una situación dada, y por lo que he entendido de 9 de cada 10 veces se trata de una simple generación aleatoria de una población, y su posterior estudio.

Mi pregunta: en la estadística mundial, es de Monte Carlo, una especie de palabra de código para cualquier algoritmo de la participación de una generación aleatoria de puntos/población/etc o hay algo más?

Answer 1

Creo que debería en primer lugar darle la respuesta es simple, la cual es "SÍ, casi siempre."

Este era aburrido, así que pasemos a cosas más interesantes, las complicaciones por así decirlo.

Métodos de Monte Carlo se aplican a menudo a absolutamente no-estocásticos problemas. Por ejemplo, echa un vistazo Monte Carlo de integración. Esto es tomar las integrales definidas, las cuales no son al azar. Este fue acerca de la naturaleza de los problemas a los que MC se aplica, a Martín del punto.

Otro aspecto de los métodos de Monte Carlo es que en general no se emplean números aleatorios, incluso diría casi nunca. MC métodos más utilizados para el pseudo-generadores de números aleatorios. Estos no son números aleatorios. Piensa en esto: si establece la semilla, luego cada número en la secuencia generada es absolutamente definido por la semilla. Ellos se ven y huelen como los números al azar así que el uso de ellos.

Google para MC ejemplos, podrás encontrar infinidad de ejemplos como este. Este ejemplo en particular tiene todas estas ecuaciones con las probabilidades etc., pero luego se va a utilizar la función rgamma(.) en R. Esta función genera la secuencia de psudo-números aleatorios, que se parece muy mucho al igual que los números aleatorios de la distribución Gamma.

Habiendo dicho eso, hay cierto número aleatorio de secuencias. Sorprendentemente pequeño número de estadísticos del uso de ellas, y ni siquiera son conscientes de ellos. La razón es que psudo-aleatoria de los generadores son mucho más cómoda y rápida. Verdaderos números aleatorios son caros, usted tiene que comprar o el hardware de los generadores de números (TRNG). Se usan mucho en el juego de azar de aplicaciones. Que se generan a partir de física de fuentes generalmente, tales como la desintegración radiactiva y el ruido en las ondas de radio, calor, etc. Gracias a @scruss por señalar que recientemente TRNG se convirtió en mucho más accesible.

Por último, hay una familia de métodos llamados Cuasi Monte Carlo. Estos utilizan secuencias de números que ni siquiera fingen aspecto de números aleatorios, por ejemplo, Sobol secuencias de baja discrepancia números.