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Hierarchical Latin Hypercube Sampling

Vikram V. Garg · Roy H. Stogner刊期 2017-04-03 · 卷 112（518）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

层级拉丁超立方抽样AI 解读

Latin hypercube sampling (LHS) is a robust, scalable Monte Carlo method that is used in many areas of science and engineering. We present a new algorithm for generating hierarchic Latin hypercube sets (HLHS) that are recursively divisible into LHS subsets. Based on this new construction, we introduce a hierarchical incremental LHS (HILHS) method that allows the user to employ LHS in a flexibly incremental setting. This overcomes a drawback of many LHS schemes that require…

检验与推断一般估计
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