Techniky redukcie rozptylu pre simuláciu metódou Monte Carlo
Techniky redukcie rozptylu predstavujú rodinu metód, ktoré zlepšujú efektivitu simulácie metódou Monte Carlo dosiahnutím rovnakej presnosti odhadu s menším počtom náhodných výberov. Vyvíjané postupne od 50. rokov 20. storočia – s antitetickými variátmi pripisovanými Hammersleymu a Mortonovi, kontrolnými variátmi formalizovanými Lavenbergom a Welchom a výberom podľa pravdepodobnosti zakoreneným v práci Kahna a Marshalla – táto rodina zahŕňa antitetické variáty (AV), kontrolné variáty (CV), výber podľa pravdepodobnosti (IS) a stratifikáciu, pričom každá z nich využíva inú štrukturálnu vlastnosť cieľovej veličiny na zníženie rozptylu odhadu bez zavedenia skreslenia.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Ross, S.M. (2012). Simulation (5th ed.). Academic Press. ISBN: 978-0124158252
- 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). Variance Reduction Techniques for Monte Carlo Simulation (AV, CV, IS). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/simulation/variance-reduction-mc
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.
- Bootstrap SimulationSimulácia↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Simulácia↔ compare
- Simulácia Monte CarloRozhodovanie↔ compare
- Stochastické diferenciálne rovnice (SDR)Simulácia↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →