仿真输出分析：位置参数置信区间估计方法对比

"这篇论文是《仿真输出中位置参数的区间估计方法比较》，作者是邹志红和冯允成，发表于2003年3月的《系统工程理论与实践》杂志第3期。文章主要关注的是在仿真输出分析中如何对位置参数进行置信区间估计，并对比了多种方法的适用条件、局限性和实际效果。" 正文: 在仿真输出分析中，位置参数的区间估计是关键问题，因为它关系到模型的准确性和可靠性。本文作者首先概述了当前常用的置信区间估计方法，这些方法通常基于统计学中的经典假设，例如总体分布为正态或近似正态。然而，实际应用中，这种假设往往难以满足，导致传统的区间估计方法可能失效。 文章深入分析了传统方法的局限性，指出当总体分布假设不成立时，如数据呈现偏态、多峰或其他非正态特性，这些方法可能会产生偏差。为解决这个问题，作者探讨了在非正态分布情况下如何选择合适的区间估计方法。他们提出了一种新的方法（方法2），这种方法旨在提供更为准确和稳健的置信区间。 通过蒙特卡洛模拟实验，作者验证了新方法的有效性。结果显示，在大多数情况下，新方法能够给出更精确的置信区间，且相对于传统方法，其仿真精度有显著提升。这表明，即使在分布假设不满足的情况下，该方法也能提供可靠的参数估计。 关键词：仿真输出分析强调了本文的核心主题，即通过分析仿真结果来确定参数的置信区间；位置参数是研究的重点，通常指的是如均值、中位数等反映数据集中心趋势的统计量；置信区间则是统计推断的关键工具，用于描述参数值的可能范围。 这篇文章的中图分类号为TP391.9，文献标识码为A，表明它属于计算机科学与自动化技术领域内的理论与实践研究。这篇文章为读者提供了一种在仿真分析中改进置信区间估计的新思路，对于从事系统建模、仿真研究和数据分析的科研工作者具有重要的参考价值。