T*****e
发帖数: 40 | 1 X is N(0,1) random variable, 如何用Montcalo Simulation 计算概率P(x>10)?
Thanks! |
k*******g
发帖数: 28 | |
c******e
发帖数: 39 | 3 二楼 我有点不解 这不是求概率么 没让reduce variance啊 为啥要用importance
sampling?
直接甩几万个数据 然后求其中x>10的数据的Number然后除以总数不就可以了么？ |
d********t
发帖数: 9628 | 4 显然实际重不会这么没效率
【在 c******e 的大作中提到】
: 二楼 我有点不解 这不是求概率么 没让reduce variance啊 为啥要用importance
: sampling?
: 直接甩几万个数据 然后求其中x>10的数据的Number然后除以总数不就可以了么？
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c******e
发帖数: 39 | 5 但重点不是问你怎么reduce variance 如果问了的话 有很多种办法可以reduce 又不是
只能importance sampling
单纯就是求概率的话 就是直接求比例啊 跟reduce variance有什么关系？ |
g*****o
发帖数: 812 | 6 可能人家只是在做作业吧..
【在 c******e 的大作中提到】
: 但重点不是问你怎么reduce variance 如果问了的话 有很多种办法可以reduce 又不是
: 只能importance sampling
: 单纯就是求概率的话 就是直接求比例啊 跟reduce variance有什么关系？
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k*******g
发帖数: 28 | 7 绿书187页右下角的例子，不知道是否有帮助
【在 c******e 的大作中提到】
: 但重点不是问你怎么reduce variance 如果问了的话 有很多种办法可以reduce 又不是
: 只能importance sampling
: 单纯就是求概率的话 就是直接求比例啊 跟reduce variance有什么关系？
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w**********y
发帖数: 1691 | 8 你自己做个simulation试试，2分钟的事情。你甩几万个数据看看？或者你甩几亿的数
据看看？
然后你fail了之后试试求 x>5, 然后甩几百万的数据，甩一百次看看你求出来的p的
variance。再甩一百次几亿个看看你的variance？
【在 c******e 的大作中提到】
: 二楼 我有点不解 这不是求概率么 没让reduce variance啊 为啥要用importance
: sampling?
: 直接甩几万个数据 然后求其中x>10的数据的Number然后除以总数不就可以了么？
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c******e
发帖数: 39 | 9 我明白需要reduce variance 如果是x>1的话 稳定性会好很多 x>3之后就会变得
variance很大
我以为只需要答出原理即可 这道题原来tricky的地方在于如何stable
【在 w**********y 的大作中提到】
: 你自己做个simulation试试，2分钟的事情。你甩几万个数据看看？或者你甩几亿的数
: 据看看？
: 然后你fail了之后试试求 x>5, 然后甩几百万的数据，甩一百次看看你求出来的p的
: variance。再甩一百次几亿个看看你的variance？
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K******C
发帖数: 230 | 10 try 1-p(x>10) = p(x<10)
then antithetic sampling. sobol, i am just guess...
【在 T*****e 的大作中提到】
: X is N(0,1) random variable, 如何用Montcalo Simulation 计算概率P(x>10)?
: Thanks!
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m*****n
发帖数: 3575 | |
h*****2
发帖数: 16 | 12 True... importance sampling is an application of Girsanov theorem
【在 m*****n 的大作中提到】
: Gersanov Theorem
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g****e
发帖数: 1829 | 13 Importance sampling. Move mean to 10 you will get a fairly robust estimate.
There is an optimal value but 10 will do.
【在 T*****e 的大作中提到】
: X is N(0,1) random variable, 如何用Montcalo Simulation 计算概率P(x>10)?
: Thanks!
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g****e
发帖数: 1829 | 14 Every number you obtain by carry out Monte Carlo is just an estimate.
Importance sampling gives you a robust estimate, that's all. Some people
call it variance reduction.
【在 c******e 的大作中提到】
: 二楼 我有点不解 这不是求概率么 没让reduce variance啊 为啥要用importance
: sampling?
: 直接甩几万个数据 然后求其中x>10的数据的Number然后除以总数不就可以了么？
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