Considere uma função g(α) definida no intervalo (a, b)e o algoritmo:Passo 1 – gere α 1 , ..., α n de uma distribuição uniforme U(a, b);Passo 2 – calcule g(α 1 ) , ..., g(α n )Passo 3 – calcule a média amostral g*=( g(α 1 ) + ...+ g(α n ))/n;Passo 4 – calcule Î=(b-a)g*.Pode-se dizer, em relação ao algoritimo acima, que trata-se do

método de amostrador de Gibs para a geração de amostras

método de Monte Carlo Simples para o cálculo de integrais

algoritmo de Metropolis-Hastings para a geração de amostras.

método de amostrador de Gibs para a obtenção de médias simuladas

método de Monte Carlo via função de importância para o cálculo de integrais

Considere uma função g(α) definida no intervalo (a, b)e o algoritmo:Passo 1 – gere α 1 , ..., α n de uma distribuição uniforme U(a, b);Passo 2 – calcule g(α 1 ) , ..., g(α n )Passo 3 – calcule a média

A) método de amostrador de Gibs para a geração de amostras | B) método de Monte Carlo Simples para o cálculo de integrais | C) algoritmo de Metropolis-Hastings para a geração de amostras. | D) método de amostrador de Gibs para a obtenção de médias simuladas | E) método de Monte Carlo via função de importância para o cálculo de integrais

Considere uma função g(α) definida no intervalo (a...

457941200459627

Ano: 2015Banca: INSTITUTO AOCPOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Teoria das Probabilidades

Considere uma função g(α) definida no intervalo (a, b)e o algoritmo:

Passo 1 – gere α ₁ , ..., α _n de uma distribuição uniforme U(a, b);
Passo 2 – calcule g(α ₁ ) , ..., g(α _n )
Passo 3 – calcule a média amostral g*=( g(α ₁) + ...+ g(α _n ))/n;
Passo 4 – calcule Î=(b-a)g*.

Pode-se dizer, em relação ao algoritimo acima, que trata-se do

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Considere uma função g(α) definida no intervalo (a, b)e o algoritmo...

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