Desain Simulasi Berlapis — Latin Hypercube Sampling
Latin Hypercube Sampling (LHS) adalah desain pengisi ruang berlapis untuk eksperimen komputer, yang diperkenalkan oleh McKay, Beckman, dan Conover pada tahun 1979. Metode ini membagi rentang setiap variabel masukan menjadi strata yang memiliki probabilitas sama dan mengambil tepat satu sampel per strata, memastikan bahwa seluruh ruang masukan tercakup dengan jumlah evaluasi model yang jauh lebih sedikit daripada yang dibutuhkan simulasi Monte Carlo standar. Metode ini rutin dipasangkan dengan analisis sensitivitas global — khususnya indeks Sobol — untuk mengukur seberapa besar setiap masukan mendorong variabilitas keluaran.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+8 more
Sumber
- McKay, M.D., Beckman, R.J. & Conover, W.J. (1979). A Comparison of Three Methods for Selecting Values of Input Variables in the Analysis of Output from a Computer Code. Technometrics, 21(2), 239-245. DOI: 10.1080/00401706.1979.10489755 ↗
- Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M. & Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. DOI: 10.1002/9780470725184 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Latin Hypercube Sampling and Sensitivity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/id/simulation/latin-hypercube-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.
- Simulasi BootstrapSimulasi↔ compare
- Desain EksperimenDesain Eksperimen↔ compare
- Simulasi Monte CarloPengambilan Keputusan↔ compare
- Teknik Pengurangan Varians untuk Simulasi Monte CarloSimulasi↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →