A family of switching algorithms for the computer generation of beta random variables
生成贝塔随机变量的一族切换算法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要仅涉及通用贝塔随机数生成及算法性能，没有任何所列经济计量细分的明确应用或研究对象，故使用空分类。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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生成贝塔随机变量的一族切换算法
- 研究问题
- 如何用易于编程的统一算法生成任意合法参数下的贝塔随机变量，避免按两个参数是否小于一分别采用专门算法？
- 方法与思路
- 作者描述一族用于贝塔随机数生成的切换算法，覆盖不同参数区域，并将其表现与各情形下已有的最佳算法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法易于实现，性能与不同情形的已有最佳算法相当，因此无需针对参数是否小于一分别选用专门算法。
- 阅读关注点
- 应核对切换规则、各参数区域的生成步骤和分布正确性，以及性能比较采用的计算成本指标、参数范围与实现环境。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，算法细节、性能数据与比较环境均未提供；不能声称该方法在所有参数和实现中最快。
原文摘要
An easily programmed algorithm is described for generating samples from the beta distribution for any allowable values of the parameters. The performance of the method is comparable with that of the best known algorithms for the different cases. As a result it is no longer necessary to have special algorithms depending upon whether neither, one or both of the parameters are less than one.