Eu tenho trabalhado bastante na amostragem de importância durante o ano passado e tenho algumas perguntas em aberto com as quais esperava obter ajuda.
Minha experiência prática com esquemas de amostragem de importância é que eles ocasionalmente podem produzir estimativas fantásticas de baixa variância e viés baixo. Mais frequentemente, no entanto, eles tendem a produzir estimativas de alto erro que têm baixa variação de amostra, mas um viés muito alto.
Gostaria de saber se alguém pode explicar exatamente que tipos de fatores afetam a validade das estimativas de amostragem importantes. Em particular, estou me perguntando:
1) As estimativas de amostragem de importância garantem convergir para o resultado correto quando a distribuição de polarização tem o mesmo suporte que a distribuição original? Se sim, por que isso parece demorar tanto na prática?
2) Existe uma relação quantificável entre o erro em uma estimativa produzida por amostragem de importância e a "qualidade" da distribuição de polarização (isto é, quanto corresponde à distribuição de variância zero)
3) Parcialmente baseado em 1) e 2) - existe uma maneira de quantificar 'quanto' você precisa saber sobre uma distribuição antes de usar melhor um projeto de amostragem importante do que um método simples de Monte Carlo.
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