Il metodo di riduzione della varianza noto come campionamento stratificato è uno dei metodi più semplici tra quelli che consentono di rappresentare, in modo completo, l’insieme di supporto della variabile da cui si sta simulando, anche con campioni di piccole dimensioni. È un metodo di simulazione “stocastico” in quanto comporta la ripartizione dell’insieme di definizione della distribuzione di probabilità in un numero predeterminato di intervalli dai quali si estraggono casualmente delle osservazioni campionarie.

Ogni intervallo corrisponde ad un’area della distribuzione di probabilità di uguale valore (intervalli equiprobabili) e la descrizione della distribuzione da cui si sta simulando sarà tanto più efficiente quanto più elevato è il numero di intervalli equiprobabili.

In simulazione per ogni intervallo viene estratto casualmente un insieme di osservazioni campionarie in modo che la frequenza in ciascun intervallo sia conforme con le probabilità teoriche. In corrispondenza di ogni intervallo si effettuano m simulazioni in modo che il numero di simulazioni sia pari N=m*n. Si dimostra che il metodo del campionamento stratificato è massimamente efficiente nel caso in cui il numero di sotto-intervalli (n) è uguale al numero di simulazioni (N).

 

Di R. Casarin & M. Gobbo

 

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