底下这篇文献也是因为
历史数据较少，为解决样本不足所带来的风险评估误差增大问题，
通过蒙特卡罗模拟来扩大样本空间，以提高风险评估的精度

1.先从各种类型分布（如Beta ,gamma,Weibull...）,
  依据拟合优度检验（goodness-of-fit test）的结果，
  通过比较样本被选分布曲线和该理论分布曲线之间的差距大小，
  判断被选分布对样本观测值拟合的效果，
  确定历史数据的分布类型.

2.在确定历史数据概率分布的基础上，
  通过从已知概率分布抽样，
  生成大量模拟的随机变量，
  构造新的样本空间。

中国农业巨灾风险评估方法研究.pdf

  

Bootstrap

这个问题是Bootstrap处理的典型问题!