Data Science, Machine Learning, Python, Sampling, Statistics.
進行完估計後，我們可以進一步得到其變異數 Var(E[f(x)])。一般情況下，我們除了考慮估計值的無偏性，也需要考慮估計值的變異程度，亦即我們不希望估計出的值平均雖接近真實值，但內部差異過大而導致不穩定，這部分的概念有點類似機器學習中所說的 Bias-Variance Trade off : 一個比較直觀的做法當然是增加樣本量，通常一個蒙地卡羅估計方法中，抽樣一萬個樣本與抽樣一百萬是有天壤之別的，但後者可想而知會增加計算負擔，何況我們也不希望這個方法有如上帝之手，可以演化所有的發展路徑，因此我們希望在一個盡可能小樣本的情況下來減少估計的方差。 這邊介紹兩個主要的方法來進行方差縮減 :