Metoda výběru podle důležitosti

Abstract

V předložené práci je prezentována metoda výběru podle důležitosti. Tato metoda slouží k snížení rozptylu odhadu pravděpodobnosti simulační technikou Monte Carlo. Jsou předvedeny základní teoretické vlastnosti odhadů získaných touto metodou a její výhody. Ukázali jsme a na mnoha příkladech porovnali různé metody výběru alternativní hustoty. Mimo jiné metodu posunutí, škálování, dominujícího bodu, náhodného posunutí po povrchu d-rozměrné koule a kombinování posunutí a škálování. V závěru jsme se pokusili sestavit jednoduchá pravidla pro výběr vhodné metody v závislosti na tvaru úlohy.

In the present work we study the important sampling method. This method serves as a variance reduction technique for the Monte Carlo simulations. The basic theoretical properties of important sampling estimators are shown. A number of methods how to choose an alternative density is presented and compared on many examples. Among others: translation and scaling of original density, dominating point method, random translation over the surface of d-dimensional sphere method and method combining translation and scaling of original density. In the conclusion we attempted to set up some rules for choosing an appropriate method in dependence on the form of the problem to be solved.