|
Simulazione< Regressione Lineare | Indice | Generatore di numeri pseudocasuali secondo una distribuzione uniforme > Metodi di simulazione numerica I metodi di simulazione numerica nel campo della analisi dei dati partono dalla generazione di numeri casuali. Qualunque linguaggio di programmazione numerica, ed in particolare matlab, a cui facciamo riferimento, contiene tra le funzioni di base un generatore di numeri casuali distribuiti uniformamente, di cui discuteremo a grandi linee la natura. A partire da questo generatore illustreremo due strategie principali per generare numeri casuali estratti secondo distribuzioni limite prescelte:
Vedremo esempi di entrambe nel seguito. Esistono poi metodi speciali, per particolari distribuzioni. Un esempio notevole di questo tipo è già stato illustrato nel caso della distribuzione normale, mediante il teorema del limite centrale. Il calcolo di integrali in una o più dimensioni con metodi stocastici è un'applicazione distinta, ma riconducibile all'argomento in esame. Ne accenneremo in modo esemplificativo, solo per mostrare il legame concettuale tra i due ambiti. < Regressione Lineare | Indice | Generatore di numeri pseudocasuali secondo una distribuzione uniforme > |