「モンテカルロシミュレーションによる誤差伝播の力とシンプリシティ」

Monte Carlo Simulation Power and Simplicity of Error Propagation

データ分析とモデルフィッティングにおける不確実性のマスタリング、ハンズオンのコードと例

「Towards Data Science」では、モンテカルロ法に関する情報はかなり多く提供されていますが、非常に重要かつ有用な誤差伝播に対するその他の応用については、Shuai Guo氏による素晴らしい紹介や他のいくつかの記事以外にはほとんどありません。

towardsdatascience.com

ここでは、具体的な数値アプリケーションとコードを紹介し、モンテカルロ法がどのように非常に役立つかを直接体験していただくことができます。ほとんどあらゆる種類の計算における誤差伝播に対して、モンテカルロ法は非常に簡単に実装できます。

まず、引き算操作中の誤差伝播に対する非常にシンプルな適用例から始め、線形回帰から解析的にアプローチが非常に難しい非常に複雑なフィッティング手順に至るまで、ほぼどのような種類の数値計算でも同じ考え方を使用して誤差を伝播させる方法を説明します。

誤差伝播は、データ分析と科学計算における基本的な概念です。不確実性のある測定値を持つ場合、これらの値に対する数学的操作は、最終的な計算結果の伝播誤差を生じます。単純な算術演算では、公式を使用して誤差伝播を解析的に行うことができます。解析的な誤差伝播に興味がある場合は、以下の資料を参照してください。

www.geol.lsu.edu

ただし、複数の変数と非線形関数を含むより複雑な操作や、データフィッティングに関連する大規模な計算手順などの場合は、…

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