ScholarGate
Avustaja
Process / pipeline

Merkityksenotto – Varianssin pienentäminen harvinaisille tapahtumille

Merkityksenotto (importance sampling) on Monte Carlo -menetelmään perustuva varianssin pienentämistekniikka, joka siirtää otantajakaumaa kiinnostuksen kohteena olevalle alueelle – tyypillisesti harvinaiselle tai äärimmäiselle tapahtumalle – siten, että informatiivisia otoksia saadaan paljon useammin kuin alkuperäisestä jakaumasta. Herman Kahnin ja Theodore Harrisin RAND Corporationissa noin vuonna 1951 kehittämä menetelmä tekee häntätodennäköisyyksien (kuten Value-at-Risk tai järjestelmän vikaantumistodennäköisyys) estimoinnista hallittavaa, missä tavallinen Monte Carlo vaatisi tähtitieteellisen suuren määrän ajoja.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Lähteet

  1. Rubinstein, R.Y. & Kroese, D.P. (2016). Simulation and the Monte Carlo Method (3rd ed.). Wiley. DOI: 10.1002/9781118631980
  2. Glasserman, P. (2003). Monte Carlo Methods in Financial Engineering. Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-21617-1

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 1). Importance Sampling (Variance Reduction Monte Carlo). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/simulation/importance-sampling

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Tähän viittaavat

ScholarGateImportance Sampling (Importance Sampling (Variance Reduction Monte Carlo)). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/simulation/importance-sampling · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026