请问，蒙特卡罗方法的模拟次数一般定在多少比较合适
假设用蒙特卡洛生成的数据共有N个，即：x1,x2,...,xN,(观测数据长度为N），xi是独立分布的，想从这些数据得到关于某个常量的估计，即：p^=f(x1,x2,...,xN),其中：p^是对常量p的估计。请问，一般需要做多少次的蒙特卡罗仿真呢？与观测数据长度N有关么？如果能给出比较严格的、有参考依据
的文献更好了。多谢了
[ 本帖最后由 dlbsyp 于 2008-2-26 11:29 编辑 ] 这个似乎不好确认，我感觉与N无关，似乎和你要求的精度等有关系，还有就是区间范围的确定。
回复 2楼 的帖子
这个精度是用同样大小的样本容量，不同的样本来做蒙特卡洛模拟，得出的结果的变化量与结果的比值吗？如果是，这个精度一般都设定的是多少呢？ 不好意思，可能我说的不准确。我说的精度是最后求得的数据的精度要求！！
至于你说的样本容量，我不太清楚！！
正在用它解方程。不知道用途和你一样么？！！ 这个和你的要求的精度有很大关系，你可以检索一下，现在有很多文章都是关于该算法计算精度方面的研究
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