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安库什·阿加瓦尔；桑塔努·戴伊；桑迪普·朱奈嘉

使用鞍点表示法对随机向量和的大偏差事件进行有效模拟。 （英语） Zbl 1282.65025号

J.应用。普罗巴伯。 50，第3期，703-720（2013）.
本文重点研究了有效估计i.i.d.轻尾随机向量平均值的密度函数的罕见事件问题，以及该平均值偏离平均值的尾部概率。在一维设置中，它考虑了与具有较大偏差的i.i.d.随机变量总和相关的预期超调的估计问题。性能度量采用鞍点表示，重要性抽样用于开发可能有效的无偏估计算法。
本文的主要贡献是将罕见事件模拟与基于鞍点的尾部事件近似的经典理论相结合。给出了两个数值实验：概率密度函数的估计和尾部概率的估计。实验分别将该方法与条件蒙特卡罗方法和最优状态相关指数扭曲方法进行了比较。结果表明，所提出的算法在两种情况下都提供了方差小得多的估计量。
审核人：西里尔·菲舍尔（普拉哈）

引用于1文件

MSC公司：

65 C50 其他概率计算问题（MSC2010）
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
60E10型 特性函数；其他变换
60层10 大偏差

关键词：

罕见事件模拟；重要性抽样；鞍点近似；傅里叶反演；大偏差；算法；数值实验；蒙特卡罗方法；指数扭转法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Agarwal}等人，J.Appl。普罗巴伯。50，第3号，703--720（2013；Zbl 1282.65025）
全文： DOI程序 arXiv公司 欧几里得

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