待验证50% 置信事实精确时间

对于概率为10⁻⁶甚至更低的极端事件，蒙特卡洛方法要在随机采样中捕捉到一次，理论上需要百万至十亿次以上的独立模拟

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/14

首次发现

来源

引导式生成模型：精准估算极端事件概率的新方法

相关事实

待验证置换检验通过大量随机置换（通常1000到10000次）构建零假设下的经验分布来估计p值，无需参数假设但计算成本相对较高73% 相似待验证在8个模型均随机猜测的假设下，单次二元预测中至少有一个押中的概率约99.6%71% 相似待验证在机器学习多种子实验中重复次数通常只有5到10次，样本量极小，正态性假设难以验证，因此 Wilcoxon 检验往往是更保守稳健的选择67% 相似待验证一个涉及1000行数据的嵌套数组公式可能需要执行100万次比较操作67% 相似待验证对于48支球队上百场比赛的赛制，5万次模拟通常可使冠军概率的标准误差控制在约0.2%以内66% 相似

引用此条事实

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