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Timestamp:

Jan 6, 2011, 2:07:39 AM (14 years ago)

Author:

Víctor de Buen Remiro

Comment:

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OfficialTolArchiveNetworkBysSamplerPostProccess

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 == Filtrado de la superpoblación ==
   
-En los entornos en los que la probabilidad de exceso de muestra, [[LatexEquation( \mathrm{Pr}\left[\eta_{i}\leq h_{i}\right] )]],  sea muy alta habrá que eliminar puntos, empezando por los repetidos, hasta que se entre dentro de un margen razonable ...
+En los entornos en los que la probabilidad de exceso de muestra, 
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+  [[LatexEquation( \mathrm{Pr}\left[\eta_{i}\leq h_{i}\right] )]]
+  
+sea muy alta habrá que eliminar puntos, empezando por los repetidos, hasta que se entre dentro de un margen razonable ...
   
 == Estrategia de recolonización ==
 
-En los entornos en los que la probabilidad de defecto de muestra, [[LatexEquation( \mathrm{Pr}\left[\eta_{i}\lgq h_{i}\right] )]] sea muy alta habrá que añadir más mediante un mecanismo que asegure la convergencia.
+En los entornos en los que la probabilidad de defecto de muestra, 
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+  [[LatexEquation( \mathrm{Pr}\left[\eta_{i}\lgq h_{i}\right] )]] 
+  
+sea muy alta habrá que añadir más mediante un mecanismo que asegure la convergencia.
 Una posibilidad sería continuar el mismo método utilizado en la generación de la muestra analizada comenzando por los puntos centrales de los entornos más despoblados hasta compensar la masa faltante. 
 Pero dada la información acumulada sería quizás más razonable utilizar un generador de candidatos centrado en los puntos centrales en lugar de usar un paseo aleatorio. Incluso se podría usar el método de ensayo múltiple generalizado usando como precandidatos los mismos puntos generados anteriormente para la aproximación de la integral.