Mesure de l'erreur de Monte Carlo
Erreurs de Monte Carlo: Deux méthodes de mesures
Le fait de réaliser des tirages au sort dans des distributions introduit une variabilité qu'il faut mesurer.
Deux méthodes : batch mean (la plus facile) ou window estimator (la plus précise).
Batch mean: on divise l'échantillon des valeurs en 30 ou 50 paquets et on mesure l'écart-type des moyennes dans chaque paquet (moyennes de chaque paquet par rapport à la moyenne générale);
Window estimator: se base sur les mesures d'autocorrélation entre les différentes valeurs, mesurées sur un nombre limité de décalage (la fenêtre). Une partie de sa formule correspond à la « taille effective de l'échantillon ».