Muster monte carlo vergleich

Myllymäki, M., Särkkä, A., Vehtari, A.: Hierarchische Zweitordnungsanalyse replizierter räumlicher Punktmuster mit nicht räumlichen Kovariaten. Spuckte. Stat. 8, 104–121 (2014) Die US-Küstenwache nutzt Monte-Carlo-Methoden in ihrer Computermodellierungssoftware SAROPS, um die wahrscheinlichen Standorte von Schiffen bei Such- und Rettungseinsätzen zu berechnen. Jede Simulation kann bis zu zehntausend Datenpunkte generieren, die auf der Grundlage bereitgestellter Variablen nach dem Zufallsprinzip verteilt werden. [87] Suchmuster werden dann auf der Grundlage von Extrapolationen dieser Daten generiert, um die Wahrscheinlichkeit der Eindämmung (POC) und die Wahrscheinlichkeit der Erkennung (POD) zu optimieren, die zusammen einer Gesamterfolgswahrscheinlichkeit (POS) entsprechen. Letztlich dient dies als praktische Anwendung der Wahrscheinlichkeitsverteilung, um die schnellste und zweckmäßigste Methode der Rettung zu bieten, die sowohl Leben als auch Ressourcen rettet. [88] Balakrishnan, P.V., Cooper, M.C., Jacob, V.S. und Lewis, P.A. Eine Studie über die Klassifizierungsfähigkeiten neuronaler Netzwerke mit unbeaufsichtigtem Lernen: Ein Vergleich mit k-Means Clustering.

Psychometrika 1994; 59(4): 509–524. Bayne, C.K., Beauchamp, J.J., Begovich, C.L. und Kane, V.E. Monte Carlo Vergleiche ausgewählter Clustering-Verfahren. Mustererkennung 1980; 12: 51–62. In den letzten Jahren hat das Interesse an den vergleichenden Clusterfähigkeiten von k-Means, bewegungsweise Methoden und selbstorganisierenden neuronalen Netzwerken zugenommen. Die meisten vergleichenden Studien wurden jedoch entweder auf bestimmte Problembereiche beschränkt oder mit anderen Einschränkungen durchgeführt, die keine allgemeinere Bewertung der relativen Fähigkeiten dieser Methoden unter einer Vielzahl von Bedingungen ermöglichen. Dieser Bericht bietet eine systematische empirische Auswertung der Clusterfähigkeiten von k-Means, Moving Methods und zwei häufig verwendeten selbstorganisierenden neuronalen Netzwerkarchitekturen. Monte-Carlo-Simulation untersucht die Auswirkungen von Cluster-Form, Dimensionalität, Rauschen, Dispersion und Anzahl der Cluster in den Daten wird verwendet, um die oben genannten Methoden zu bewerten.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass im Durchschnitt k-means, moving methods und “winner take all” selbstorganisierende Netzwerke in Bezug auf clustering fähigkeit gleichermaßen gut abschneiden. Da die bewegliche Methode jedoch ständig schneller konvergiert als k-Means, kann sie unter Umständen, in denen die Konvergenzgeschwindigkeit ein wichtiger Faktor ist, durchaus einen geeigneteren Maßstab für zukünftige Vergleiche zwischen Musterpartitionierungsmethoden darstellen. Myllymäki, M., Grabarnik, P., Seijo, H., Stoyan, D.: Abweichungstestkonstruktion und Leistungsvergleich für markierte räumliche Punktmuster. Spuckte. Stat. 11, 19–34 (2015) Carpenter, G.A. und Grossberg, S. ART2: Selbstorganisation stabiler Kategorieerkennungscodes für analoge Eingangsmuster. Angewandte Optik 1987; 26: 4919–4930. Im Gegensatz dazu werden in Monte Carlo-Simulationen Stichproben aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung für jede Variable durchgeführt, um Hunderte oder Tausende von möglichen Ergebnissen zu erzielen. Die Ergebnisse werden analysiert, um Wahrscheinlichkeiten verschiedener Ergebnisse zu erhalten.

[56] Ein Vergleich eines Kalkulationskostenkonstruktionsmodells, das beispielsweise mit herkömmlichen “Was-wäre-wenn”-Szenarien ausgeführt wird, und dann den Vergleich erneut mit Monte-Carlo-Simulationen und Dreieckswahrscheinlichkeitsverteilungen ausführen, zeigt, dass die Monte-Carlo-Analyse einen schmaleren Bereich als die “Was-wäre-wenn”-Analyse hat. [Beispiel erforderlich] Dies liegt daran, dass die “Was-wäre-wenn”-Analyse allen Szenarien das gleiche Gewicht beimisst (siehe Quantifizierung der Unsicherheit in der Unternehmensfinanzierung), während die Monte-Carlo-Methode in den Regionen mit sehr geringer Wahrscheinlichkeit kaum stichprobenartigen Regionen mit sehr geringer Wahrscheinlichkeit.