Re: [問題] 檢查實驗和理論值的切合度

[allen1985 (我要低調 拯救形象)]

※ 引述《saltlake (SaltLake)》之銘言：

 電腦模擬發達以後 可利用有限元素等數值模擬

 方式去估計現實可能發生的狀況

 有時候會需要先用實驗的數據比對數值模擬的數據

 確認數值模擬的結果不會偏離實驗太多

   實驗的數據可能有隨機因素影響 但是述職的計算

 數據沒有隨機因素

  這種狀況下要怎樣用統計方法評估數值結果跟實驗結果

 夠接近?

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.44.254.66
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1446814848.A.13D.html

 以前都是盡可能讓數值跟實驗結果靠近

 像是兩邊的數據的差值的絕對值加總越小越好

 但是這陣子自己翻看統計書 想說有沒有統計方法

 可引用
※ 編輯: saltlake (114.44.254.66), 11/06/2015 21:19:40
→ expiate: 不是很懂你所謂的數值的計算沒有隨機因素是什麼意思
→ expiate: 直覺你是不是想做回歸，也許你可以從回歸模型看看
=============分隔線============

留著全文比較容易知道我在回答什麼問題

1. 在這case裡 有兩種數據 一直是電腦實驗(數值的計算) 一種是物理實驗(一般的實驗)

   先回推文的問題 電腦實驗中 是沒有誤差的存在 因為給定一樣的input

   會得到一樣的output 不論你重複實驗多少次 這點跟一般物理實驗的概念不一樣

   所以在電腦實驗中 不太會用迴歸模型 因為你希望你的model 可以 interpolate

   data 最常見的模型是叫做 Gaussian process (Kriging)

2. 回到原po的問題 如果只是單純的想了解 電腦實驗跟物理實驗的差距

   一些數值的方法 像算Mean square eror 或者畫畫圖 把surface畫出來等等

   or Y_phy vs. Y_com

3. 如果是想要了解差異在哪 或者是 如何用統計方法讓你的simulator變得更準確

   可以試著看一些 calibration 的paper 例如 Kennedy and O'Hagan 2001

   如果對如何做calibration有興趣 再問我


--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 76.181.80.117
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1447098527.A.92D.html
→ expiate: 我覺得你講的也不盡然，蒙地卡羅分析算不算電腦實驗？
→ expiate: 用電腦計算作隨機分析也已經很稀鬆平常了
→ allen1985: 我想你誤會這裡電腦實驗的定義了 MC不是電腦實驗喔
→ allen1985: 電腦實驗是指根據某些物理化學定理
→ allen1985: 所創造出來的simulator 跟蒙地卡羅等統計方法沒有關係
→ allen1985: 當然你要在電腦模型中 加入一個random error term
→ allen1985: 當然是沒問題的