获取RDS swMATH ID: 12595 软件作者： 阿鲁伊（Abdelouhab Aloui）；阿雷兹基·齐乌伊；Ourbih-Tari，梅格杜达；阿利乌伊，阿明 描述： 一种通用模块，使用精确的描述性采样，用于安装在仿真系统中。所有模拟研究都采用了某种形式的随机抽样，因此，不可避免地会出现一些可能较大的抽样误差。因此，出现了一种新的范式：并不总是需要借助随机性来生成输入。然后，从这种范式中衍生出了新的采样方法，例如精细描述性采样（RDS）。本文提出了一个Linux下的软件组件getRDS，它使用RDS方法实现了一个高质量的RDS数字生成器。通过统计测试对其进行了高度测试，并将其与著名的梅森扭曲随机数生成器MT19937（MT）进行了比较。我们注意到getRDS比MT更好地通过了所有测试。文中还给出了一些一致性的说明，并通过M/M/1仿真系统与MT进行了比较。仿真结果表明，该软件组件能够对真实参数进行精确的点估计。此外，getRDS随机数生成器可以与MT相比，M/M/1队列的性能显著提高，因为其方差减少超过50 主页： http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00180-014-0545-7 关键词： 取样;估计;蒙特卡洛;模拟;软件组件 相关软件： 获取LHS;Matlab公司;goRDS公司 引用于： 8文件 全部的 前5名14位作者引用 8 梅格杜达Ourbih-Tari 4 阿劳伊，阿卜杜鲁哈布 2 梅里姆·布巴鲁 2 阿雷兹基·齐乌伊 1 阿利乌伊，阿明 1 莱拉·拜切 1 梅里姆·谢拉布里 1 乔维达·古伊尔 1 索菲亚·盖布利 1 科利贾·伊季斯 1 西汉姆·凯贝利 1 卡希娜·瓦迪 1 瓦利德·萨奇 1 肯扎·塔米提 5篇连载文章中引用 三 蒙特卡罗方法及其应用 2 统计传播。理论与方法 1 计算统计学 1 桑基拉。系列A 1 统计理论及相关领域 全部的 前5名在6个字段中引用 7 统计学（62-XX） 4 数值分析（65-XX） 三 数论（11-XX） 三 运筹学、数学规划（90-XX） 2 动力系统和遍历理论（37至XX） 1 一般性和全局性主题；集合（00-XX） 按年份列出的引文