蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。在计算中，蒙特卡罗算法是一种随机算法，其输出可能以一定(通常很小)的概率不正确。这类算法的两个例子是针对最小反馈弧集的卡尔格-斯坦算法和蒙特卡罗算法。引导技术是任何使用随机抽样和替换(例如模仿抽样过程)的测试或度量，属于更广泛的重抽样方法的类别。引导技术将准确度(偏差、方差、置信区间、预测误差等)的度量值分配给样本估计。
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蒙特卡罗和引导技术Monte Carlo and Bootstrapping Techniques代写
引导技术允许使用随机抽样方法估计几乎任何统计量的抽样分布。引导技术通过测量从一个近似分布抽样时的那些属性来估计估计值的属性(比如它的方差)。近似分布的一个标准选择是观测数据的经验分布函数。在这种情况下，可以假设一组观测数据来自一个独立的、相同分布的总体，这可以通过构造大量的重复样本来实现，替换观测数据集(且与观测数据集大小相同)。它也可用于构造假设检验。当参数模型的假设有疑问时，或当参数推断不可能或需要复杂的公式来计算标准误差时，它通常被用作基于参数模型假设的统计推断的替代方法。
蒙特卡罗和引导技术还可以应用于其他特殊领域：金融工程学（financial engineering），宏观经济学（macro-economics），生物医学（biomedicine），计算物理学（computational physics）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系，我们期待为你服务！
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