Process / pipeline

דגימת חשיבות — הפחתת שונות לאירועים נדירים

דגימת חשיבות היא טכניקת הפחתת שונות בשיטת מונטה קרלו המסיטה את התפלגות הדגימה לכיוון האזור המעניין — בדרך כלל אירוע נדיר או קיצוני — כך שנדגמות דגימות אינפורמטיביות בתדירות גבוהה בהרבה מאשר תחת ההתפלגות המקורית. השיטה פותחה בתאגיד RAND על ידי הרמן קאן ותיאודור האריס בסביבות 1951, והיא הופכת הערכת הסתברות בזנב (כגון Value-at-Risk או הסתברות כשל מערכת) לאפשרית, כאשר מונטה קרלו סטנדרטי ידרוש מספר אסטרונומי של הרצות.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Importance Sampling (Variance Reduction Monte Carlo). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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

מאוזכר על ידי

ScholarGateImportance Sampling (Importance Sampling (Variance Reduction Monte Carlo)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/simulation/importance-sampling · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026