Какие существуют методы уменьшения дисперсии случайной величины?

Некоторые методы уменьшения дисперсии случайной величины:

• Противоположные варианты (антитетические переменные). ru.statisticseasily.com Метод предполагает создание пар зависимых случайных величин, которые движутся в противоположных направлениях. ru.statisticseasily.com Это уравновешивает их индивидуальные отклонения. ru.statisticseasily.com Метод особенно полезен при моделировании Монте-Карло. ru.statisticseasily.com
• Метод контрольных переменных. ru.statisticseasily.com В этом подходе вспомогательная переменная с известным ожидаемым значением используется для корректировки оценки основной интересующей переменной. ru.statisticseasily.com Метод особенно выгоден, когда контрольная переменная сильно коррелирует с целевой переменной. ru.statisticseasily.com
• Выборка по важности. ru.statisticseasily.com ru.wikipedia.org Метод предполагает изменение меры вероятности, по которой формируются выборки. ru.statisticseasily.com Вместо равномерной выборки по всему пространству параметров выборка по важности фокусируется на регионах, которые имеют более высокий вклад в ожидаемое значение оцениваемой функции. ru.statisticseasily.com Этот метод особенно полезен в многомерных пространствах. ru.statisticseasily.com
• Выборка по значимости. ru.wikipedia.org Метод используется для улучшения сходимости процесса моделирования какой-либо величины методом Монте-Карло. ru.wikipedia.org Идея заключается в том, что некоторые значения случайной величины в процессе моделирования имеют большую значимость (вероятность) для оцениваемой функции (параметра), чем другие. ru.wikipedia.org Если эти «более вероятные» значения будут появляться в процессе выбора случайной величины чаще, дисперсия оцениваемой функции уменьшится. ru.wikipedia.org