설명
몬테카를로의 기본 개념과 알고리즘; 기본 확률과정의 시뮬레이션. 브라운 운동 및 포아송 과정, 금융모델링 및 대기행렬 이론에의 응용. 출력 분석; 분산 축소. 마코프 체인 몬테카를로 방법; 깁스 샘플링, 시뮬레이티드 어닐링 및 Metropolis-Hastings 샘플러와의 응용.
선수 과목
- 선수과목: STAT 3558 또는 STAT 3508에서 B 이상 성적 또는 학부의 허가.
조건 및 세부사항
- 다음 과목에 대해 추가 학점 인정 불가: 다음 과목에 대해 추가 학점 인정 불가: STAT 3555(더 이상 개설되지 않음).
- 선수과목: STAT 3558 또는 STAT 3508에서 B 이상 성적 또는 학부의 허가.
- 주당 강의 3시간, 튜토리얼/실험 1시간.
원문 참조 텍스트
Basic ideas and algorithms of Monte Carlo; simulation of basic stochastic processes. Brownian motion and the Poisson process, applications to financial modelling, queueing theory. Output analysis; variance reduction. Markov chain Monte Carlo methods; Gibbs sampling, simulated annealing and Metropolis-Hastings samplers with applications.
- Prerequisite(s): STAT 3558 , or a grade of B or higher in STAT 3508 , or permission of the School.
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for STAT 3555 (no longer offered).
- Lectures three hours a week, tutorial/laboratory one hour a week.
출처 및 참고문헌
날짜와 출처는 정보를 확인하는 데 도움이 되도록 보관됩니다. 번역은 읽기 편의를 위해 제공되며 조건과 요건은 공식 출처가 기준입니다.
출처 참조 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/