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分层

  • 拉丁超立方抽样

    应用背景 当使用拉丁超立方体技术从多个变量中抽样时,保持变量间的独立性很重要。为一个变量抽样的值,需要独立于为其它变量抽样的值(当然,除非特意希望相关)。独立性的保持通过为每个变量随机选择抽样的区间来实现。在某次迭代中,变量 #1 从分层 #4 抽样,变量 #2 从分层 #22 抽样,以此类推。这样保证了随机性和独立性,避免了变量之间的无意相关。 作为更加高效的抽样方法,拉丁超立方体在抽样效率和运行时间(由于少的迭代次数)方面带来巨大的好处。这些利益在基于 PC 的模拟环境如 @RISK 中特别明显。

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  • ism解释结构模型

    很好用ism建模,有分层,求可达矩阵的功能

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