文献类型：期刊文章

作　　者：张艳[1] 杨金语[2]

Zhang Yan;Yang Jinyu(School of Data Engineering,Pearl River College,Tianjin University of Finance and Economics,Tianjin 301811,China;School of Statistics and Data Science,Nankai University,Tianjin 300071,China)

机构地区：[1]天津财经大学珠江学院数据工程学院,天津301811 [2]南开大学统计与数据科学学院,天津300071

出　　处：《统计与决策》

基　　金：全国统计科学研究项目(2021LY003);天津财经大学珠江学院重大项目预先研究项目(ZJZD20-08)。

年　　份：2023

卷　　号：39

期　　号：15

起止页码：48-51

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2023_2024、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高样本数据的质量,文章提出了一种新的抽样方法——分层拉丁超立方体抽样,给出了该抽样方法的定义以及实现算法,证明了在相应条件下该抽样方法的估计精度比分层随机抽样方法更高,可以更有效地缩减蒙特卡罗方差。同时,还通过数值模拟比较了分层拉丁超立方体抽样与分层随机抽样在用蒙特卡罗方法估计定积分时的效果,数值模拟结果验证了上述结论的正确性。

关 键 词：分层随机抽样  拉丁超立方体抽样  估计精度  数值模拟

分 类 号：O212]