मैं अपने कुछ विचारों का परीक्षण करना चाहता हूं जो मुझे लगता है कि मैंने जो कुछ भी देखा है, उससे बेहतर है। मैं गलत हो सकता हूं लेकिन मैं अपने विचारों का परीक्षण करना चाहता हूं और कुछ निश्चित टिप्पणियों द्वारा अपने संदेह को मिटा देना चाहता हूं।
मैं जो करने की सोच रहा था वह निम्नलिखित है:
- विश्लेषणात्मक रूप से वितरण का एक सेट परिभाषित करें। इनमें से कुछ आसान हैं जैसे गौसियन, वर्दी, या टोपहट। लेकिन इनमें से कुछ कठिन और चुनौतीपूर्ण होने चाहिए जैसे कि सिम्पसंस वितरण।
- उन विश्लेषणात्मक वितरणों के आधार पर सॉफ्टवेयर को लागू करें, और कुछ नमूने उत्पन्न करने के लिए उनका उपयोग करें।
- क्योंकि वितरण विश्लेषणात्मक रूप से परिभाषित हैं, मैं पहले से ही परिभाषा में- उनके सच्चे पीडीएफ को जानता हूं। यह भी खूब रही।
- फिर मैं उपरोक्त नमूनों के खिलाफ निम्नलिखित पीडीएफ अनुमान विधियों का परीक्षण करूंगा:
- मौजूदा पीडीएफ अनुमान विधियां (जैसे विभिन्न कर्नेल और बैंडवीड के साथ केडीई)।
- मेरा अपना विचार है कि मुझे लगता है कि कोशिश करने के लायक है।
- फिर मैं सही PDF के विरुद्ध अनुमानों की त्रुटि को मापूँगा।
- तब मुझे बेहतर पता चलेगा कि पीडीएफ आकलन के कौन से तरीके अच्छे हैं।
मेरे प्रश्न हैं:
- Q1: क्या मेरी योजना में कोई सुधार हुआ है?
- Q2: मुझे लगता है कि कई वास्तविक PDF को विश्लेषणात्मक रूप से परिभाषित करना मेरे लिए मुश्किल है। क्या पहले से ही अलग-अलग कठिनाइयों (बहुत मुश्किलों सहित) के साथ कई विश्लेषणात्मक रूप से परिभाषित सच्चे पीडीएफ की एक व्यापक सूची है जिसे मैं यहां फिर से उपयोग कर सकता हूं?
यह मेरे लिए एक मोंटे कार्लो सिमुलेशन की तरह लगता है?
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क्रिस्टोफ हैनक जूल