Rejection sampling (original) (raw)
Die Verwerfungsmethode (auch Acceptance-Rejection-Verfahren; engl. rejection sampling) ist eine Methode, um aus gleichverteilten Zufallszahlen andere Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu erzeugen. Sie geht auf John von Neumann zurück. Sie kann genutzt werden, wenn die Inversion der Verteilungsfunktion nicht möglich oder zu aufwendig ist.
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| dbo:abstract | Die Verwerfungsmethode (auch Acceptance-Rejection-Verfahren; engl. rejection sampling) ist eine Methode, um aus gleichverteilten Zufallszahlen andere Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu erzeugen. Sie geht auf John von Neumann zurück. Sie kann genutzt werden, wenn die Inversion der Verteilungsfunktion nicht möglich oder zu aufwendig ist. (de) La méthode du rejet est une méthode utilisée dans le domaine des probabilités. (fr) In numerical analysis and computational statistics, rejection sampling is a basic technique used to generate observations from a distribution. It is also commonly called the acceptance-rejection method or "accept-reject algorithm" and is a type of exact simulation method. The method works for any distribution in with a density. Rejection sampling is based on the observation that to sample a random variable in one dimension, one can perform a uniformly random sampling of the two-dimensional Cartesian graph, and keep the samples in the region under the graph of its density function. Note that this property can be extended to N-dimension functions. (en) 수학에서 리젝션 샘플링(rejection sampling)은 분포에서 표본을 표집하는 기본적인 기법이다. 이는 몬테카를로 방법 중의 하나로, \mathbb {R} ^{m}에서 확률 밀도를 갖는 분포에 모두 적용될 수 있다. 리젝션 샘플링 기법은 2차원 평면에서 균일한 샘플을 샘플링한 후에 분포의 밀도 함수의 지지집합에 해당하는 표본들을 선택적으로 남기는 기법이라고 볼 수 있다. 이 관점은 N-차원에 모두 적용될 수 있다. (ko) In analisi numerica e in statistica computazionale, rejection sampling è una tecnica di base utilizzata per generare osservazioni da una distribuzione . È anche comunemente chiamato il metodo di acceptant-rejection o "algoritmo di accept-rejection". Rejection sampling si basa sul fatto che, per campionare una variabile casuale in una dimensione, si può eseguire un campionamento uniformemente casuale del grafico cartesiano bidimensionale e mantenere i campioni nella regione sotto il grafico della sua funzione di densità. Si noti che questa proprietà può essere estesa a funzioni in N-dimensioni. (it) |
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