你想弄懂什么？

零方差密度 $g^*$ 是随机变量 $X$ 在稀有事件 $X>\gamma$ 发生的条件下的分布。它是理想的重要性采样建议分布，可以使估计量具有零方差。

适用条件：目标量是稀有事件概率 $P(X>\gamma)$。；$g^*$ 仅在区域 $x>\gamma$ 上有支撑。

零方差密度 $g^*$ 是随机变量 $X$ 在稀有事件 $X>\gamma$ 发生的条件下的分布。它是理想的重要性采样建议分布，可以使估计量具有零方差。

适用条件：目标量是稀有事件概率 $P(X>\gamma)$。；$g^*$ 仅在区域 $x>\gamma$ 上有支撑。

最终估计量是似然比乘以稀有事件指示器的样本均值。它通过从拟合的正态建议分布中抽取样本来计算，计算标准正态密度与建议密度的比率，乘以样本超过 $\gamma$ 的指示器，并对结果求平均。

适用条件：样本是从拟合的正态建议分布中抽取的，而不是原始分布。；事件指示器是 $\mathbf{1}_{\{Z_j>\gamma\}}$。

最终估计量是似然比乘以稀有事件指示器的样本均值。它通过从拟合的正态建议分布中抽取样本来计算，计算标准正态密度与建议密度的比率，乘以样本超过 $\gamma$ 的指示器，并对结果求平均。

适用条件：样本是从拟合的正态建议分布中抽取的，而不是原始分布。；事件指示器是 $\mathbf{1}_{\{Z_j>\gamma\}}$。