Описание
Основные идеи и алгоритмы Монте-Карло; моделирование базовых стохастических процессов. Броуновское движение и пуассоновский процесс, приложения к финансовому моделированию, теории очередей. Анализ выходных данных; уменьшение дисперсии. Методы марковских цепей Монте-Карло; Gibbs-сэмплинг, имитация отжига и сэмплеры Метрополиса–Хастингса с приложениями.
Предварительные требования
- Предпосылки: STAT 3558, или оценка B или выше в STAT 3508, или по разрешению Школы.
Условия и порядок
- Исключает дополнительный зачет для STAT 3555 (больше не предлагается).
- Предпосылки: STAT 3558, или оценка B или выше в STAT 3508, или по разрешению Школы.
- Лекции три часа в неделю, семинар/лаборатория один час в неделю.
Текст источника на языке оригинала
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.
Источники и ссылки
Даты и источники сохраняются, чтобы помочь вам проверить сведения. Переводы предлагаются для удобства чтения; официальным источником для условий и требований является оригинал.
Исходная ссылка : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/