ScholarGate
Trợ lý
Process / pipeline

Lấy mẫu trọng số — Giảm phương sai cho các sự kiện hiếm

Lấy mẫu trọng số là một kỹ thuật giảm phương sai Monte Carlo, kỹ thuật này dịch chuyển phân phối lấy mẫu về phía vùng quan tâm — thường là một sự kiện hiếm hoặc cực đoan — để các mẫu có thông tin được rút ra thường xuyên hơn nhiều so với theo phân phối ban đầu. Được phát triển tại RAND Corporation bởi Herman Kahn và Theodore Harris vào khoảng năm 1951, kỹ thuật này làm cho việc ước tính xác suất đuôi (như Giá trị có rủi ro hoặc xác suất lỗi hệ thống) trở nên khả thi, trong khi Monte Carlo tiêu chuẩn sẽ yêu cầu một số lần chạy khổng lồ.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

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

Nguồn tài liệu

  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

Cách trích dẫn trang này

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

Được tham chiếu bởi

ScholarGateImportance Sampling (Importance Sampling (Variance Reduction Monte Carlo)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/simulation/importance-sampling · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026