読み込み中…
読み込み中…
モデリング・用語・モンテカルロ法
目的の分布から直接サンプリングできないとき、扱いやすい「提案分布」から点を出し、条件を満たす点だけを採択(残す)ことで目的の分布を得る乱数生成法です。逆関数法が使えない(累積分布の逆関数が求まらない)分布にも使えます。
目的の密度 と包絡線 ( を常に覆う)を重ねた図。提案分布から出した点のうち、 以下に落ちた点(緑)は採択、
提案分布から生成し条件を満たす点だけ採択して目的分布を得る乱数生成法。
棄却法(acceptance-rejection method)は、目的の密度 から直接サンプリングするのが難しいときに使う乱数生成法です。逆関数法は累積分布関数の逆関数 が解析的に求まる分布(指数・ロジスティックなど)には使えますが、 が閉じた式で書けない分布には使えません。棄却法はそうした分布にも適用できる代替手段です。
やり方はこうです。まずサンプリングしやすい提案分布の密度
目的
直接サンプリングしにくい密度 から、提案分布 経由で乱数を生成する。
逆関数法との違い
逆関数法は が求まる分布限定。棄却法は
を区間 上のある山型密度、提案分布 を一様分布とし、 となる
棄却法で提案分布の密度 と定数 に課す条件は?
棄却法の採択ルールは?
1回の試行で採択される確率は?
効率の鍵は定数 です。1回の試行で採択される確率はちょうど になります(包絡線の下の全面積 のうち、 の下の面積が だから)。したがって が小さいほど採択率が高く、無駄なやり直しが減って効率が良くなります。 を小さくするには、提案分布 を目的分布 になるべく近い形に選ぶのが要点です( と が似ているほど包絡線が に張りつき を1に近づけられる)。逆に が とかけ離れていると が大きくなり、ほとんどの点が棄却されて非効率になります。
包絡線の条件
すべての で となる提案密度 と定数 を選ぶ。
採択ルール
、 を引き、 なら採択、そうでなければ棄却してやり直す。
効率は1/M
1試行の採択確率は 。 が小さい( が に近い)ほど効率が良い。
頻出パターン:|X|の生成(正規→指数提案)
標準正規 の を、平均1の指数分布 を提案分布として棄却法で生成する出題が頻出する(2024年度)。 なので 。採択条件は ( と同値)に整理できる。離散分布でも同じ枠組みが使える(2019年度:離散一様分布を提案分布にした例)。
を一様乱数で生成、 を別の一様乱数で生成、 なら採択。
採択率は 。平均して約1.5回に1回が採択される。