计算统计-Chap6 推断统计的蒙特卡罗方法 （3）蒙特卡罗方法

很多时候，我们不清楚统计量的分布，或不确定对它所作的假设是否合理。蒙特卡罗模拟可以处理这些情况，它的应用包括：

1）当待检测统计量（the test statistics）从未知时，进行推断

2）当参数假设（parametric assumptions），评估推断方法的性能

3）在各种情况下进行假设检验

4）比较不同检测子（estimator）的质量

 

1.基本蒙特卡罗过程

用于推断统计的蒙特卡罗模拟的根本思想是：统计量的特征可通过从相同总体中重复抽样，并观察统计量在这些样本上的表现来获得。

 

第一步是决定一个伪总体（pseudo-population)，假设它可以表达真实总体。这里“伪”是为了强调样本是利用计算机和伪随机数生成的。同时，这里讨论的蒙特卡罗模拟类型都是参数化的技术，应为都是从已知的或假设的分布中抽样。具体步骤：

1）确定伪总体，或可表达真实分布的模型

2）从伪总体中抽样

3）计算统计量的值

4）重复2、3，进行M次实验

5）利用4中获得的M个统计量值来研究统计量的分布

需要注意的是：从伪总体中抽样时，要保证所有相关特征反映同样的统计状况。例如，相同的样本大小和抽样策略。这意味着，通过此方法获得的统计量分布仅对此抽样过程和伪总体假设有效。

 

最后一步就是利用对统计量分布的估计来研究感兴趣的统计特征。如估计偏度、峰度、标准差等。

2.蒙特卡罗假设检验

在统计假设检验中，利用检验统计量null hypothesis应该被拒绝或接受的信度。当观测到检验统计量的值后，需要通过判断这个值是否与null hypothesis一致。估计检验统计量在null hypothesis下的分布是蒙特卡罗假设检验的目标之一。

 

回顾假设检验的critical value approach：首先给定置信水平（significance level）a；然后利用此a找到在null hypothesis为真下检验统计量分布上的置信区间（critical region）。而在蒙特卡罗方法中，我们利用假设统计量的估计分布来确定置信值的，步骤如下:

1）利用总体的大小为n的随机样本（这时实际观测的数据），计算检验统计量的观测值

2）确定一个能反映null hypothesis为真下真实总体特征的伪总体

3）从伪总体中抽样n次，形成大小为n的随机样本

4）利用3中的随机样本，计算检验统计量的值

5）重复3和4共M次，获得值 ，它们就是对null hypothesis为真条件下的检验统计量分布的估计

6）获得对于给定置信水平a下的critical value

    Lower Tail Test: get the a-th sample quantile, , from the.
    Upper Tail Test: get the (1-a)-th sample quantile, , from the.
    Two-Tail Test: get the sample quantiles and from the.

7）若落入判决区间，则拒绝null hypothesis

 

例：关于总体均值的假设检验。数据mcdata有25条记录；null and alternative hypotheses为： ；检验统计量为 。分析过程如下：

1）计算检验统计量的观测值

2）确定 的正态分布为伪总体的分布模型（即null hypothesis为真条件下的检验统计量的分布）。通过绘制下面的qq图，从而验证此模型的合理性。

   

3）重复1000次实验。每此都从null hypothesis（正态分布 ）为真条件下的检验统计量分布抽样，并计算检验统计量的值，Tm中保存了检验统计量的估计分布

M = 1000;% Number of Monte Carlo trials

% Storage for test statistics from the MC trials.

Tm = zeros(1,M);

% Start the simulation.

for i = 1:M

　　% Generate a random sample under H_0

　　% where n is the sample size.

　　xs = sigma*randn(1,n) + 454;

　　Tm(i) = (mean(xs) - 454)/sigxbar;

end

4）估计lower tail的critical value，得到它为 

% Get the critical value for alpha.
% This is a lower-tail test, so it is the
% alpha quantile.
alpha = 0.05;
cv = csquantiles(Tm,alpha);

5）因为检验统计量的观测值小于估计的cirital value（），从而拒绝