Process / pipeline

Priemerné odberové vzorkovanie — redukcia rozptylu pre zriedkavé udalosti

Priemerné odberové vzorkovanie je technika redukcie rozptylu metódou Monte Carlo, ktorá posúva odberovú distribúciu smerom k oblasti záujmu — typicky k zriedkavej alebo extrémnej udalosti — takže informatívne vzorky sú získavané oveľa častejšie ako pri pôvodnej distribúcii. Vyvinutá v RAND Corporation Hermanom Kahnom a Theodorem Harrisom okolo roku 1951, umožňuje odhadovať pravdepodobnosti chvosta (ako je hodnota v riziku alebo pravdepodobnosť zlyhania systému) spôsobom, ktorý je zvládnuteľný, zatiaľ čo štandardné Monte Carlo by vyžadovalo astronomicky veľký počet simulácií.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

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

Odkazujú sem

ScholarGateImportance Sampling (Importance Sampling (Variance Reduction Monte Carlo)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/simulation/importance-sampling · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026