Data Science, Machine Learning, Python, Sampling, Statistics.
柯西分布雖然掉了一些樣本點，但不妨礙其表現，整體而言指數分布表現的反而是最差的，這是因為在取樣比例上，對於靠近 1 的部分取樣比例偏高。 我們拿方程三與簡單蒙地卡羅比較看看，也同步比較估計方差是否有減少，這邊將原先一維的估計量拓展成五維來進行比較 : 可以自己嘗試看看，最終的方差縮減了 75% 左右，每次估計的誤差值也低於簡單蒙地卡羅的結果。 Stratified Sampling 分層抽樣 最後這邊的思路就比較簡單，既然簡單蒙地卡羅抽樣會因為目標函數不平均的問題而失效，那麼如果把目標函數分成 k 個均勻的積分段，再次進行蒙地卡羅積分，一切不就解決了嗎?