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モンテカルロ法の例
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2変量指数(Marshal-Olkin モデル)分布からの無作為標本の生成

エレクトロニクス エンジニアが、アセンブリ内の 2 つの特定のエレクトロニクス サブシステムの結合分布を調べたいと思っています。 1 つ目のサブシステムの平均故障時間は 1.2(単位)で、2 つ目のサブシステムの平均故障時間は 1.3 (単位)であることが分かっています。 強い衝撃を与えると両方のサブシステムが故障します。 また、この強い衝撃の平均発生時間は 0.1(単位)であることも分かっています。 Marshal-Olkin モデルを想定して、このアセンブリの故障の具体化を実行します。次のように入力します。

RANDSAMP
SAVE "BEXPSAMPLES.SYD"
MULTIVARIATE BERN LAMBDA1 = 1 LAMBDA2 = 1 LAMBDA3 =0.1,
/ SIZE = 10000 NSAMP=1 RSEED=542375
GENERATE
USE "BEXPSAMPLES.SYD"
STATS
CBSTAT / Maximum Mean Minimum SD Variance N
PLOT S1V1*S1V2/ BORDER=HIST
CORR
PEARSON S1V1 S1V2

出力は次のようになります。

  S1V1 S1V12
N of cases 10000 10000
Minimum 0.000 0.000
Maximum 8.336 8.163
Mean 0.908 0.905
Standard Dev 0.914 0.907
Variance 0.835 0.823
Pearson correlation matrix
  S1V1 S1V2
S1V1 1.000  
S1V2 0.047 1.000
Number of observations: 10000

 

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