Metodin todisteiden tietue

Variance Reduction for Monte Carlo

Variance reduction techniques are a family of methods that improve the efficiency of Monte Carlo simulation by achieving the same estimation accuracy with fewer random draws. Developed incrementally from the 1950s onward — with antithetic variates attributed to Hammersley and Morton, control variates formalised by Lavenberg and Welch, and importance sampling rooted in Kahn and Marshall — the family includes antithetic variates (AV), control variates (CV), importance sampling (IS), and stratification, each exploiting a different structural property of the target quantity to lower estimator variance without introducing bias.

Sources recorded, not reviewed

Lähdetietue

Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.

Variance Reduction Techniques for Monte Carlo Simulation (AV, CV, IS)

Taksonominen metoditietue · process-pipeline / simulation

Ross, S.M. (2012). Simulation (5th ed.). Academic Press. · ISBN 978-0124158252
Glasserman, P. (2003). Monte Carlo Methods in Financial Engineering. Springer. · DOI 10.1007/978-0-387-21617-1

Avaa koko metodi

Kuratoituja väitteitä

Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.

Ei vielä kuratoituja väitteitä

Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.

Liittyvät metodit

Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.

Same method familyBootstrap Simulationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMarkov Chain Monte Carlomachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoMONTE-CARLO-SIMULATIONmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyStochastic Differential Equationsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.