W.卡钦斯基。;利米斯。;北卡罗来纳州洛尔。;J.麦克奎斯顿。 使用分段线性累积分布函数生成二元非参数随机变量。 （英语） Zbl 1489.62111号 Commun公司。统计、仿真计算。 41，第4期，469-496（2012）. 摘要：推广了使用分段线性累积分布函数生成非参数随机变量的单变量情况。该方法是一种黑盒变量生成技术，只需要来自建模者的数据对。该技术是一种新的非参数密度估计方法，生成仿真变量时无需显式计算估计的关节密度，从而加快了随机点的生成。该方法有效地捕捉了多模态的边际分布。该算法使用观测数据的凸壳作为初步支持，然后通过边缘分段线性cdf的反演生成二维随机向量的第一个元素，并从从第二个变量的选定值创建的条件加权分段线性cdf生成第二个元素。 引用于1文件 理学硕士： 62G07年 密度估算 62-08 统计问题的计算方法 关键词：密度估计;边际分布;建模;分段线性函数 软件：已3 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Kaczynski}等人，Commun。统计、仿真计算。41，第4号，469--496（2012；Zbl 1489.62111） 全文： 内政部 参考文献： [1] Banks J.，离散事件系统仿真。，第3版（2001年）·Zbl 0525.68071号 [2] 内政部：10.1287/opre.1080.669·Zbl 1342.62097号 ·doi:10.1287/opre.1080.669 [3] Bowman A.W.，应用平滑技术进行数据分析（1997）·Zbl 0889.62027号 [4] 内政部：10.1007/978-1-4419-8724-2·数字对象标识代码：10.1007/978-1-4419-8724-2 [5] 内政部：10.1007/978-1-4613-8643-8·doi:10.1007/978-1-4613-8643-8 [6] Devroye L.，非参数密度估计：L1视图（1985）·Zbl 0546.62015号 [7] 内政部：10.1007/s10687-006-0018-7·doi:10.1007/s10687-006-0018-7 [8] 内政部：10.1109/WSC.2000.899779·doi:10.1109/WSC.2000.899779 [9] 内政部：10.1002/9781118150740·doi:10.1002/9781118150740 [10] 内政部：10.1080/03610918.2011.606947·兹比尔1296.62012 ·doi:10.1080/03610918.2011.606947 [11] 法律A.，仿真建模与分析。，第4版（2007） [12] Leemis L.M.，离散事件模拟：第一堂课（2006） [13] 内政部：10.1007/978-1-4899-3324-9·doi:10.1007/978-1-4899-3324-9 [14] 内政部：10.1016/0167-9473（86）90013-7·doi:10.1016/0167-9473（86）90013-7 [15] 内政部：10.1145/217853.217854·Zbl 0898.65106号 ·doi:10.1145/217853.217854 [16] Weisberg S.，应用线性回归（1980）·Zbl 0529.62054号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。