# Verwerfungsmethode

Die Verwerfungsmethode oder Rückweisungsmethode (auch Acceptance-Rejection-Verfahren; engl. rejection sampling) ist eine Methode, um aus Standardzufallszahlen – das sind Realisierungen stochastisch unabhängiger, auf dem Einheitsintervall gleichverteilter Zufallsvariablen – Zufallszahlen aus anderen Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu erzeugen. Sie geht auf John von Neumann zurück. Sie kann genutzt werden, wenn die Inversion der Verteilungsfunktion nicht möglich oder zu aufwendig ist.

## Idee

$F\,$ sei hierbei die Verteilungsfunktion der Verteilung, zu der Zufallszahlen erzeugt werden sollen. $G\,$ sei eine Hilfsverteilungsfunktion, zu der sich auf einfachem Weg – etwa über die Inversionsmethode – Zufallszahlen erzeugen lassen. Es seien ferner $f\,$ und $g\,$ die zugehörigen Dichten.
Um die Verwerfungsmethode anwenden zu können, muss zudem ein konstantes $k\in \mathbb {R}$ existieren, so dass $f(x)\leq k\cdot g(x)$ für jedes $x\in \mathbb {R}$ erfüllt ist. Das $k$ wird benötigt, da die Fläche unter einer Dichtefunktion immer 1 ist. Ohne den Vorfaktor $k$ gäbe es deshalb zwangsläufig Stellen mit $f(x)>g(x)$.
Seien nun $u_{i}\,$ Standardzufallszahlen und $v_{i}\,$ Zufallszahlen, die der Verteilungsfunktion $G\,$ genügen.
Dann genügt mit $j:=\inf\{n\geq 1\mid k\cdot u_{n}\cdot g(v_{n})<f(v_{n})\}$ die Zufallszahl $x:=v_{j}$ der Verteilungsfunktion $F$. Man wartet gewissermaßen auf einen ersten Treffer, der unterhalb von $f$ liegt.
Anders gesagt: Es werden Zufallszahlen $v_{i}$ nach der Verteilungsfunktion $G$ erzeugt, und die Zahl $v_{n}$ wird jeweils mit der Wahrscheinlichkeit
    $p={\frac {f(v_{n})}{k\cdot g(v_{n})}}$
akzeptiert (Acceptance), also dann, wenn erstmals $u_{n}<p$ ist. Die vorhergehenden Zufallszahlen werden dagegen verworfen (Rejection).

## Einfaches Beispiel

Um eine Zufallszahl aus $\{1,2,3,4,5\}$ zu wählen, wobei jede Zahl mit der gleichen Wahrscheinlichkeit ${\tfrac {1}{5}}$ auftreten soll, kann man einen herkömmlichen Spielwürfel mit 6 Seiten werfen. Erscheint eine 6, wirft man ein erneutes Mal, damit stutzt man die möglichen Ergebnisse. Meist wird aber bereits beim ersten Wurf eine Zahl zwischen 1 und 5 (einschließlich) erscheinen.

## Implementierung

Programmiertechnisch wird die Verwerfungsmethode allgemein wie folgender Pseudocode realisiert:
Der Erwartungswert für die Anzahl der Schleifendurchläufe ist $k$ (siehe unten, Effizienz).

## Grafische Veranschaulichung

Man kann sich die Methode so vorstellen, dass in der xy-Ebene zwischen der x-Achse und dem Graph von $k\cdot g(x)$ gleichmäßig auf der Fläche verteilte Zufallspunkte verstreut werden. Als x-Koordinate des Punkts $i$ nimmt man die G-verteilte Zufallszahl $v_{i}$, und die y-Koordinate erhält man aus der standardverteilten Zahl $u_{i}$: $y_{i}=u_{i}\cdot k\cdot g(v_{i})$.
Von diesen Zufallspunkten werden diejenigen verworfen, die oberhalb des Graphs von $f(x)$ liegen ($y_{i}>f(v_{i})$). Die x-Koordinaten der übrigen Punkte sind dann nach der Dichtefunktion $f(x)$ verteilt.
Um eine Zufallszahl nach dieser Verteilung zu erzeugen, werden also solange neue Zufallspunkte erzeugt, bis einer unterhalb von $f(x)$ liegt (im Bild der Punkt C). Dessen x-Koordinate ist die gesuchte Zufallszahl.

## Effizienz

Die Fläche unter der Dichtefunktion $f(x)$ ist 1, und unter $k\cdot g(x)$ ist die Fläche entsprechend $k$. Deshalb müssen im Mittel $k$ Standardzufallszahlen und $k$ Zufallszahlen, die $G$ genügen, verbraucht werden, bis der erste Treffer erzielt wird. Daher ist es von Vorteil, wenn die Hilfsdichte $g$ die Dichte $f$ möglichst gut approximiert, damit man $k$ klein wählen kann.