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        正態(tài)分布的高精度數(shù)值計(jì)算

        2015-11-23 12:09:08劉小會(huì)高海峰
        關(guān)鍵詞:參變量分塊正態(tài)分布

        劉小會(huì)高海峰

        (1.陜西科技大學(xué)鎬京學(xué)院 陜西西安712046;2.大唐移動(dòng)通信設(shè)備有限公司 陜西西安710061)

        正態(tài)分布的高精度數(shù)值計(jì)算

        劉小會(huì)1高海峰2

        (1.陜西科技大學(xué)鎬京學(xué)院 陜西西安712046;2.大唐移動(dòng)通信設(shè)備有限公司 陜西西安710061)

        近年來(lái)人們開(kāi)始關(guān)注多維隨機(jī)變量的正態(tài)分布數(shù)值計(jì)算問(wèn)題。由于多維正態(tài)分布積分函數(shù)較為復(fù)雜且計(jì)算量較大。因此研究多維正態(tài)分布積分?jǐn)?shù)值計(jì)算方法具有強(qiáng)的理論和實(shí)際意義。本文首先利用參變量積分法,將多維分布降維計(jì)算,并給出了四維正態(tài)分布積分的詳細(xì)的計(jì)算公式,其次,在程序?qū)崿F(xiàn)方面,考慮到相關(guān)系數(shù)較大時(shí),會(huì)導(dǎo)致協(xié)方差矩陣接近奇異,如此以來(lái)會(huì)產(chǎn)生較大的計(jì)算誤差。因此對(duì)相關(guān)系數(shù)、積分變量進(jìn)行有效的排序,在一定程度上減少精度損失。最后本章還創(chuàng)新性地比較了協(xié)方差矩陣不同分塊形式的數(shù)值計(jì)算公式,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明計(jì)算精度有了較大提高。

        正態(tài)分布 參變量積分法 精度

        正文:

        設(shè)n維隨機(jī)變量x1,x2,…xn服從正態(tài)分布并且協(xié)方差矩陣R非奇異,其聯(lián)合概率密度函數(shù)為[1]

        其聯(lián)合分布函數(shù)為

        以四維為例,給出具體的推導(dǎo)公式。

        四維聯(lián)合正態(tài)分布積分函數(shù)表達(dá)式為

        (4)式將化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

        將矩陣R按如下形式進(jìn)行分塊

        通過(guò)含參變量積分降階處理,(7)最終化為

        與此同時(shí),也可將協(xié)方差矩陣按2-2分塊,經(jīng)驗(yàn)證,計(jì)算誤差沒(méi)有發(fā)生太大的變化。但對(duì)于五維正態(tài)分布,1-4分塊明顯沒(méi)有2-3分塊效果好,所以對(duì)高維矩陣分塊時(shí),盡可能保證子塊之間維數(shù)相差較小。[3]

        3.數(shù)值試驗(yàn)

        由于要求的精度較高,一般的曲線逼近效果不是很理想,所以本節(jié)給出數(shù)值試驗(yàn)表。值得注意的是,當(dāng)某些相關(guān)系數(shù)較大時(shí),協(xié)方差矩陣在接近奇異時(shí)會(huì)產(chǎn)生較大的精度損失,因此程序?qū)崿F(xiàn)是時(shí),將協(xié)方差矩陣和積分變量進(jìn)行適當(dāng)?shù)呐判?,在保證矩陣正定的情況下,盡可能避免矩陣接近奇異。[4]

        表1 四維正態(tài)分布新算法實(shí)驗(yàn)值與Matlab值比較

        實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的計(jì)算方法和適當(dāng)?shù)某绦驅(qū)崿F(xiàn),最終能達(dá)到較高的要求。[5]

        [1]Genz A.and Bretz F.Comparision of methods for the computation of multivariate t-probabilities.[J]Computing Science and Statistics.2002,11:950-971.

        [2]Genz A.Numerical computation of rectangular bivariate and trivariate normal probalities[J].Statistics and computing,2004,14:251 260.

        [3]R.L.Plackett.A reduction formula for normal multivariate integrals[J]. Biometrika Trust.1954,413,351?360.

        [4]Alan Genz.MCQMC methods for multivariate statistical distributions[J].Springer Verlag.2008,21,164?191.

        [5]劉小會(huì).正態(tài)分布高精度算法[J].長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào).2011.34卷3期. 179-181

        [6]Genz A.and Bretz F.Computation of multivariate normal and t-probabilitie[J].Springer-Verlag.2009.

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