Register for you eLibrary Card today, and begin checking out articles today. Sin embargo, el principal inconveniente de este esquema de estratificación es que sólo es uniforme en una dimensión y no proporciona propiedades de uniformidad en k-dimensiones. Millions of journal articles have been curated, cataloged, and cloud stored, providing patrons with scholarly, peer-reviewed journals and academic research papers. Mientras que en la técnica Latin Hypercube Media (MLHS), la subdivisión del intervalo se realiza con base a su punto medio. World Journals is the world's largest and most comprehensive journal discovery portal. Les trois réplicats peuvent tous reproduire précisément les cdfs RS-MC correspondantes pour toutes les concentrations de BTEX dans les trois phases.Millions of Scholarly peer-reviewed journal articles and research papers to select from! La stabilité du LHS-MC est également évaluée en comparant trois réplicats d’un LHS-MC. Below is an example plot comparing Monte Carlo and Latin Hypercube Sampling with Multi-dimensional Uniformity (LHS-MDU) in two dimensions with zero correlation. Example Random sampling explores 5-dimensional parameter space of NetLogo Flocking model with random sampling and scatter plots. Les cdfs LHS-MC pour les trois différentes tailles d’échantillons peuvent reproduire avec précision les cdfs RS-MC correspondantes pour les concentrations de benzène, de toluène, d’éthylbenzène et de xylène (BTEX) dans les phases liquides, gazeuses et solides. You can generate uniform random variables sampled in n dimensions using Latin Hypercube Sampling, if your variables are independent. This example is using NetLogo Flocking model (Wilensky, 1998) to demonstrate exploring parameter space with categorical evaluation and Latin hypercube sampling (LHS).
This function may be very complicated, for example, a computer model.
Consider a variable Y that is a function of other variables X1, X2,, Xk. Latin hypercube sampling for dependent random vectors -.25 Author Natalie Packham joint with Wolfgang M. Pour évaluer la capacité du LHS-MC à produire des fonctions de distribution cumulative (cdfs) qui reproduit les cdfs de l’échantillonnage aléatoire Monte Carlo (RS-MC), les cdfs de sortie obtenues avec des tailles d’échantillons LHS-MC de 100, 300 et 500 ainsi qu’un échantillon RS-MC de taille 10,000 sont comparées en utilisant les tests de Kolmogoroff-Smirnoff à deux échantillons. Latin Hypercube Sampling Theory Latin hypercube sampling was developed to address the need for uncertainty assessment for a particular class of problems. Dans le but de faciliter l’analyse d’incertitude d’un modèle MOFAT de transport à éléments finis polyphasé et à multicomposantes, cet article se veut un guide pour la sélection de la dimension de l’échantillonnage latin hypercube Monte Carlo (LHS-MC). plinglS2 and can be viewed as an n-dimensional ran- domized generalization of Latin square sampling (Ref.