Непараметрические тесты часто используются для проверки статистических гипотез. Одним из таких тестов является тест Колмогорова-Смирнова, который проверяет что две выборки сделаны из одного вероятностного распределения. Ключевым моментом теста является вычисление p-значения для полученного результата. Его обычно считают приближенно, например, используя алгоритм Монте-Карло. Одной из проблем использования алгоритма Монте-Карло является низкая относительная точность. Для решения этой проблемы можно использовать алгоритм многоуровневого расщепления Монте-Карло. Например, такой подход был использован ранее для решения задачи анализа представленности генов. Такой алгоритм плохо работает, если вероятностное пространство сильно дискретно.

Голиков Н.Р., Сухов В.Д. (науч. рук. Сергушичев А.А.) Исследование многоуровневого расщепления для оценки малых вероятностей в дискретных пространствах // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14011