ScholarGate
Асистент
Process / pipeline

Вибіркове оцінювання за допомогою важливого відбору — Зменшення дисперсії для рідкісних подій

Вибіркове оцінювання за допомогою важливого відбору (Importance Sampling, IS) — це техніка Монте-Карло для зменшення дисперсії, яка зміщує вибірковий розподіл у бік області інтересу — зазвичай рідкісної або екстремальної події — так, щоб інформативні вибірки генерувалися значно частіше, ніж за вихідним розподілом. Розроблена в RAND Corporation Германом Каном і Теодором Гаррісом приблизно у 1951 році, вона робить оцінку ймовірностей хвоста (таких як Value-at-Risk або ймовірність відмови системи) здійсненною там, де стандартний метод Монте-Карло вимагав би астрономічно великої кількості прогонів.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateImportance Sampling (Importance Sampling (Variance Reduction Monte Carlo)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/simulation/importance-sampling · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026