「分散減少法」の版間の差分
ナビゲーションに移動
検索に移動
(新しいページ: '【ぶんさんげんしょうほう (variance reduction method)】 単純なモンテカルロ法では,実験を繰り返して, 同一分布からの独立標本と考え...') |
Albeit-Kun (トーク | 投稿記録) |
||
(3人の利用者による、間の3版が非表示) | |||
1行目: | 1行目: | ||
− | 【ぶんさんげんしょうほう (variance reduction method)】 | + | '''【ぶんさんげんしょうほう (variance reduction method)】''' |
− | + | 単純な[[モンテカルロ法]]では,実験を繰り返して, 同一分布からの独立標本と考えられる数値を得て, これらの算術平均によってシステムの特性値(前記の同一分布の平均値)を推定する. この推定値に含まれる誤差の標準偏差は, 標本数の平方根に反比例するので, 高精度の推定値を得るのは困難である. この点を改善し, 反比例の係数を小さくするための方法が分散減少法である. | |
+ | |||
+ | [[category:シミュレーション|ぶんさんげんしょうほう]] |
2008年11月13日 (木) 15:53時点における最新版
【ぶんさんげんしょうほう (variance reduction method)】
単純なモンテカルロ法では,実験を繰り返して, 同一分布からの独立標本と考えられる数値を得て, これらの算術平均によってシステムの特性値(前記の同一分布の平均値)を推定する. この推定値に含まれる誤差の標準偏差は, 標本数の平方根に反比例するので, 高精度の推定値を得るのは困難である. この点を改善し, 反比例の係数を小さくするための方法が分散減少法である.