随机模型的分类可能性

模型拟合优度，模型比较和模型参数估计的指标是科学中统计问题的主要类别。解决这些问题的贝叶斯和频频方法经常依赖于似然函数，似然函数是评估给定观测数据的模型参数的合理性的关键因素。在某些复杂的系统或实验设置中，无法通过分析来预测模型的结果，因此使用了蒙特卡洛技术。在本文中，我们提出了一种新的分析可能性，其中考虑了蒙特卡洛不确定性，适用于大小样本限制。与可用的方法相比，我们的公式比半分析的方法性能更好，可以防止对有偏见的陈述提出强烈要求，并提供更好的覆盖范围。