Eșantionarea Latin Hypercube — Proiectarea Simulațiilor Stratificate
Eșantionarea Latin Hypercube (LHS) este un proiect de umplere a spațiului stratificat pentru experimente computaționale, introdusă de McKay, Beckman și Conover în 1979. Aceasta împarte intervalul fiecărei variabile de intrare în straturi cu probabilitate egală și extrage exact un eșantion per strat, asigurând că spațiul complet de intrare este acoperit cu mult mai puține evaluări ale modelului decât necesită simularea Monte Carlo standard. Este frecvent asociată cu analiza globală a sensibilității — în special cu indicii Sobol — pentru a cuantifica cât de mult contribuie fiecare intrare la variabilitatea ieșirii.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+8 more
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Latin Hypercube Sampling and Sensitivity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Simularea BootstrapSimulare↔ compare
- Proiectarea ExperimentelorDesign experimental↔ compare
- Simulare Monte CarloLuarea deciziilor↔ compare
- Tehnici de reducere a varianței pentru simularea Monte CarloSimulare↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →