<prompt> Toa mifano 3 ya sampuli muhimu.  <response>: 1. Uigaji wa Monte Carlo: Katika hali ambapo ni vigumu kukokotoa matarajio ya utofauti wa nasibu kiuchanganuzi, uigaji wa Monte Carlo unaweza kutumiwa kukadiria kupitia sampuli nasibu. Walakini, wakati wa kushughulika na matukio adimu au usambazaji uliopotoshwa sana, inaweza kuwa isiyofaa sana kutumia sampuli za kawaida za nasibu, kwani inaweza kuchukua sampuli nyingi kupata makisio mazuri. Sampuli za umuhimu zinaweza kutumika katika hali hizi kuchagua usambazaji wa sampuli ambao unapeana uwezekano zaidi kwa maeneo muhimu, ambayo inaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa idadi ya sampuli zinazohitajika kupata makadirio mazuri. 2. Kupunguza Tofauti katika Michoro ya Kompyuta: Katika michoro ya kompyuta, ushirikiano wa Monte Carlo hutumiwa kukadiria mlinganyo wa usafiri mwepesi ili kuunda picha halisi. Hata hivyo, tofauti kubwa ya baadhi ya wakadiriaji wa Monte Carlo inaweza kusababisha picha zenye kelele, hasa katika matukio yenye mwingiliano changamano wa mwanga. Sampuli za umuhimu zinaweza kutumika katika muktadha huu ili kupunguza tofauti ya mkadiriaji kwa kuchukua sampuli ya vyanzo vya mwanga kulingana na mchango wao kwa picha ya mwisho, ambayo inaweza kusababisha picha laini na kelele kidogo. 3. Uelekezaji wa Bayesian: Sampuli ya umuhimu inaweza kutumika katika uelekezaji wa Bayesian kukadiria usambazaji wa nyuma wa vigezo vya mfano wakati chaguo za kukokotoa ni vigumu kutathmini. Hili ni jambo la kawaida katika miundo iliyo na vitendaji changamano au vya juu-dimensional, ambapo kukokotoa uwiano wa kuhalalisha wa usambazaji wa nyuma kunaweza kuwa changamoto. Kwa kutumia sampuli za umuhimu, inawezekana kuchagua usambazaji wa pendekezo ambalo linakaribia sura ya nyuma, ambayo inaruhusu sampuli ya ufanisi ya mikoa muhimu ya nafasi ya parameter. 