Latin Hypercube Sampling — Stratifikovani simulacioni dizajn
Latin Hypercube Sampling (LHS) je stratifikovani dizajn za popunjavanje prostora za kompjuterske eksperimente, koji su uveli McKay, Beckman i Conover 1979. godine. On deli opseg svake ulazne promenljive na podjednako verovatne strate i izvlači tačno jedan uzorak po strati, obezbeđujući da je ceo ulazni prostor pokriven sa daleko manje evaluacija modela nego što zahteva standardna Monte Carlo simulacija. Rutinski se kombinuje sa globalnom analizom osetljivosti — posebno Sobol indeksima — kako bi se kvantifikovalo koliko svaki ulaz utiče na varijabilnost izlaza.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+8 more
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Latin Hypercube Sampling and Sensitivity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Бутстрап симулацијаSimulacija↔ compare
- Planiranje eksperimenataEksperimentalni dizajn↔ compare
- Simulacija Monte KarloDonošenje odluka↔ compare
- Tehnike smanjenja varijanse za Monte Karlo simulacijuSimulacija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →