Python蒙特卡洛相关变量SciPy模拟

SciPy 的概率分布和分布拟合

简述:概率分布对随机过程进行建模并将其拟合到观测数据。SciPy 的概率分布、它们的属性和方法。通过拟合 Weibull 极值分布来模拟组件寿命的示例。一个自动化的拟合程序,从大约 60 个候选分布中选择最好的。SciPy 中提供了 123 个分布:

beta-PERT 分布对专家计算进行建模

简述:向 SciPy 的目录添加一个新的、用户定义的分布。在情景分析中使用概率分布。为专家计算建模。情景分析中使用PERT分布,并添加 PERT(或其他用户定义的发行版)作为新的子类以完善 SciPy 库。重新参数化 PERT 或其他分布。我们将在教程中使用正态分布、三角分布和 Beta 分布。

Python 模拟蒙特卡洛

简述:SciPy 概率分布情景分析。使用 SciPy 的内置发行版,特别是:Normal、Beta 和 Weibull。为 beta-PERT 分布添加一个新的分布子类。通过拉丁超立方抽样绘制随机数。建立三个蒙特卡罗模拟模型。

相关变量蒙特卡罗模拟
MCerp 包生成的相关性

简述:使用MCerp库相关随机变量模拟,使我们的情景与现实保持一致,避免隐藏的偏差。

高斯联结随机变量

简述:使用高斯联结随机变量模拟

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