Variance Reduction Via Importance Sampling

Authors : Semih YÖN, Dave GOLDSMAN

Pages : 35-41

View : 17 | Download : 9

Publication Date : 2006-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Değişkenlik veya rassal sayılara bağlı hata çeşitli deneylerde ortaya çıkan en korkutucu problemlerdendir. Gerçeğe uygun modeller kurup bunlardan güvenilir sonuçlar elde etmek istenir. Bunun için Monte Carlo uygulamalarında tahmini varyansı azaltan Taraflı Örnekleme (Importance Sampling) yöntemi kullanılabilir. Bu çalışmada en az varyansı veren dağılımlar bulunmaya çalışılmıştır. Bunun için basit bir M/M/1 kuyruk sistemi benzetim modellemesi ile analiz edilmiş ve 50 birimlik bir ön tamponıun dolup aşılma olasılığı bulunmaya çalışılmıştır. Önce basit Monte Carlo benzetim modeli daha sonar Taraflı Örnekleme benzetim modeli kullanılarak sonuçlar alınmıştır ve sayısal sonuçlar daha uzun kuyruğa sahip dağılımların daha olumlu sonuç verdiğini göstermiştir
Keywords : Varyans Azaltma, Taraflı Örnekleme, Monte Carlo Benzetim, M M 1 Kuyruk Modeli