Я читаю статью « Распространение ошибок методом Монте-Карло в геохимических расчетах», Anderson (1976), и есть кое-что, что я не совсем понимаю.
Рассмотрим некоторые измеренные данные и программу, которая обрабатывает их и возвращает заданное значение. В статье эта программа используется, чтобы сначала получить лучшее значение, используя средства данных (то есть: ).
Затем автор использует метод Монте-Карло для присвоения неопределенности этому наилучшему значению, изменяя входные параметры в пределах их пределов неопределенности (заданных гауссовым распределением со средними значениями и стандартными отклонениями ) перед передачей их в программу. Это показано на рисунке ниже:{ σ A , σ B , σ C }
( Авторское право: ScienceDirect )
где неопределенность может быть получена из окончательного распределения.
Что бы произошло, если бы вместо этого метода Монте-Карло я применил метод начальной загрузки? Что-то вроде этого:
Это так: вместо того, чтобы изменять данные в пределах их неопределенностей перед подачей их в программу, я выбираю их с заменой.
Каковы различия между этими двумя методами в этом случае? Какие предостережения я должен знать перед применением любого из них?
Я знаю об этом вопросе Bootstrap, Монте-Карло , но это не совсем решает мои сомнения, так как в этом случае данные содержат назначенные неопределенности.