Bayesian methodsBayesian / computational

محاكاة مونت كارلو المتينة

توسع محاكاة مونت كارلو المتينة (Robust Monte Carlo simulation) محاكاة مونت كارلو القياسية من خلال مراعاة صريحة لعدم اليقين في توزيعات المدخلات، أو هيكل النموذج، أو افتراضات المعلمات. فبدلاً من افتراض توزيع احتمالي ثابت واحد لكل مدخل، يأخذ المحلل في الاعتبار مجموعة من التوزيعات المعقولة ويقيم مدى حساسية المخرجات لتلك الخيارات، مما يؤدي إلى استنتاجات صالحة عبر مجموعة من الافتراضات المعقولة.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M. & Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. ISBN: 978-0470059975
  2. Rubinstein, R. Y. & Kroese, D. P. (2016). Simulation and the Monte Carlo Method (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-1118632161

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Monte Carlo Simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bayesian/robust-monte-carlo-simulation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateRobust Monte Carlo Simulation (Robust Monte Carlo Simulation). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/bayesian/robust-monte-carlo-simulation · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026