在MC中使用低差異序列進行bernoulli試驗sim

Question

我需要爲我的Carlo模擬產生二項分佈隨機數（我需要伯努利試驗的參數）。到目前爲止，我已經使用了「rbinom」函數。然而，據我所知，通過利用低差異序列來產生隨機數，我可以更有效地利用參數空間。

是否可以使用Sobol序列生成二項式隨機數？還是它有意義？如果是，那麼如何將sobol序列轉換爲bernoulli或二項分佈？

謝謝！

Answer 1

蒙特卡羅方法本質上是一種數值積分方法。任何數值積分方法都可以被替代，例如，矩形規則，Newton-Cotes或通過低差異序列進行積分。當你使用低差異序列時，你沒有任何意義模擬一個隨機變量，但這並不重要;重要的是你正在估計一個積分。

我假設你必須製作大量的二進制變量樣本。您可以將其視爲值的向量，例如（0,1,0,1,1,0，...）。您可以將其解釋爲介於0和1之間的數字，因此將數字以低差異序列映射到該數字中。所以要回答你的具體問題，是的，我認爲你可以做到這一點。但是，我不清楚它會有什麼好處。如果你有時間的話，嘗試不會有什麼壞處，但另一方面，如果有的話，我不期望它有什麼幫助。