Importance Sampling — Pengurangan Varians untuk Kejadian Langka
Importance sampling adalah teknik pengurangan varians Monte Carlo yang menggeser distribusi sampling ke arah wilayah yang diminati — biasanya kejadian langka atau ekstrem — sehingga sampel informatif ditarik jauh lebih sering daripada di bawah distribusi asli. Dikembangkan di RAND Corporation oleh Herman Kahn dan Theodore Harris sekitar tahun 1951, teknik ini membuat estimasi probabilitas ekor (seperti Value-at-Risk atau probabilitas kegagalan sistem) dapat ditangani di mana Monte Carlo standar akan memerlukan jumlah pengulangan yang sangat besar.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Rubinstein, R.Y. & Kroese, D.P. (2016). Simulation and the Monte Carlo Method (3rd ed.). Wiley. DOI: 10.1002/9781118631980 ↗
- Glasserman, P. (2003). Monte Carlo Methods in Financial Engineering. Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-21617-1 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Importance Sampling (Variance Reduction Monte Carlo). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Teori Nilai Ekstrem (EVT)Keuangan↔ compare
- Desain Simulasi BerlapisSimulasi↔ compare
- Simulasi Monte CarloPengambilan Keputusan↔ compare
- Sampel BertingkatMetodologi Survei↔ compare
- Value at Risk (VaR)Keuangan↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →