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DEVELOPING MULTIDIMENSIONAL PSEUDO-RANDOM NUMBER GENERATION METHODS TO REPRODUCE CORRELATIONS INCLUDING NONLINEAR CORRELATIONS

机译：发展多维伪随机数生成方法以再现包括非线性相关性的相关性

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To obtain appropriate and valid results of simulations, initial and parameter values in simulations need to be set based on observed samples. However, observed sample data has the following characteristics frequently: (1) the number of samples being observed is small; (2) the population distribution of the data is unknown; and (3) in many cases, the variables are not independent, and there are linear or nonlinear relationships among observed samples. In these cases, it is difficult to generate pseudorandom numbers based on observed samples by existing methods.rnWe developed new multidimensional pseudorandom number generation methods employing continuous bootstrap methods that make use of a numerical probability distribution table. By use of this method, it becomes possible to generate multidimensional pseudo-random numbers that reproduce any correlation including nonlinear correlations using any sample size, while preserving the complex relationship among variables of the samples. In this paper, we presented the algorithm of our new pseudo-random number generation method and numerical calculation examples, and then indicated that this pseudo-random number generation method is practical.
机译：为了获得适当和有效的模拟结果，需要基于观察到的样本设置模拟中的初始值和参数值。但是，观察到的样本数据经常具有以下特征：（1）被观察的样本数量少； （2）数据的人口分布未知； （3）在许多情况下，变量不是独立的，并且观察到的样本之间存在线性或非线性关系。在这些情况下，很难通过现有方法基于观察到的样本来生成伪随机数。我们开发了一种新的多维伪随机数生成方法，该方法采用了连续自举方法，并利用了数值概率分布表。通过使用该方法，可以生成多维伪随机数，该多维伪随机数可以使用任何样本大小来再现包括非线性相关在内的任何相关性，同时保留样本变量之间的复杂关系。在本文中，我们提出了新的伪随机数生成方法的算法和数值计算示例，然后指出了这种伪随机数生成方法是实用的。

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