Методы снижения дисперсии для моделирования методом Монте-Карло

Методы снижения дисперсии представляют собой семейство методов, которые повышают эффективность моделирования методом Монте-Карло, достигая той же точности оценки при меньшем количестве случайных выборок. Разработанные постепенно с 1950-х годов — с антитетическими вариатами, приписываемыми Хэммерсли и Мортону, контрольными вариатами, формализованными Лавенбергом и Уэлчем, и выбором по значимости, уходящим корнями в работы Канна и Маршалла, — семейство включает антитетические вариаты (AV), контрольные вариаты (CV), выборку по значимости (IS) и стратификацию, каждый из которых использует различное структурное свойство целевой величины для снижения дисперсии оценщика без внесения смещения.