二进制数据的高效Robbins-Monro过程

@文章{Joseph2004EfficientRP，title={二进制数据的高效Robbins-Monro过程}，作者={V.Roshan Joseph}，journal={Biometrika}，年份={2004}，体积={91}，页码={461-470}，url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:984177}}
Robbins--Monro过程在极值分位数的估计中表现不佳，因为该过程是使用渐近结果实现的，而渐近结果不适用于二进制数据。在这里，我们对Robbins--Monro过程提出了一个改进，并在一些合理的近似下导出了二进制数据的最优过程。使用极值分位数估计的最佳程序所获得的改进是显著的。Biometrika Trust 2004版权所有，牛津
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多元二进制数据的高效Robbins–Monro过程

本文研究多元分布的边际分位数的联合估计问题。多元下估计量概率收敛的一个充分条件…

二进制响应的Robbins-Monro-Joseph过程的一个扭曲版本

基于非对称二次损失函数，对Robbins-Monro随机逼近方法进行了改进，通过对欠调和超调采用不同的惩罚来降低期望损失，从而加快收敛速度。

随机逼近的置信区间

仿真和实际数据应用表明，所提出的非参数方法通过有效的Robbins–Monro过程从随机近似中构造标量参数的置信区间具有优越性。

1随机寻根的自适应设计

随机寻根的Robbins-Monro程序（1951年）是一种非参数方法。Wu（19851986）已经证明，如果我们…

随机寻根的自适应设计

随机寻根的Robbins-Monro程序（1951年）是一种非参数方法。Wu（19851986）已经证明，如果我们…

利用先验信息实现快速收敛的Robbins-Monro序列

结果表明，先验信息Robbins-Monro序列比标准序列收敛得更快，尤其是在第一步，这对于函数测量次数有限、观测底层函数的噪声较大的应用尤其重要。

敏感性试验的序贯经验贝叶斯设计

作者通过快速有效地利用测试数据中的信息和已知知识来估计量子响应曲线的极值分位数，提出了三种序贯经验贝叶斯设计。

一种有效的灵敏度实验序列设计

基于分位数回归的测试反演置信区间的有效构造

摘要现代统计学问题通常包括计算复杂度高且分布复杂的估计量。对此类估计的统计推断通常依赖于…

基于一种新的增量离散范式的高保真、经济、准确的分位数估计

据作者所知，这是第一篇证明分位数估计域内离散化优点的论文，并提出了一种被称为高精度节约型分位数估计量的估计量。
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18参考文献

基于二进制数据的高效序列设计

摘要提出了一类估算量子响应曲线百分位数的序贯设计。其更新规则基于通过…

基于敏感性检验的极值分位数估计：一项比较研究

在可靠性应用中，基于有限数量的敏感性测试来估计临界刺激水平分布的极端分位数通常很有趣。评估和…

基于D-最优的灵敏度测试

敏感性测试通常用于估计与无法测量的潜在连续变量相关的参数。例如，每个爆炸样本都有一个阈值。样本…

生物分析中的顺序设计

基于Fedorov和Wynn（1970）提出的算法，一种用于分配剂量的顺序方案，以使作者在估算LD时达到完全效率。

估算半致死剂量和量子剂量-反应曲线的有效设计。

本文提出了设计实验的指导原则，这些实验可以相当有效地估计LD50，也可以对曲线进行有效的全局估计。

非线性问题中的序贯设计

本文研究序列非线性设计中参数估计量的一致性。我们的主要工具是保持后验方差序列的递归。轻度以下…

自适应设计与随机逼近

当y=M（x）+e时，其中M可能是非线性的，用于选择观测到y1、y2、···的水平x1、x2、··的自适应随机近似方案导致渐近有效…

基于后验协方差矩阵的随机回归模型的强相合性

在本文中，我们使用后验协方差矩阵来研究随机回归模型中贝叶斯估计在随机回归变量的各种假设下的强相合性。…

Quanta1反应研究的两阶段设计

为定量反应研究提出了一种两阶段设计，可以确定是否以及如何进行后续研究，以选择额外的刺激水平来补偿初始研究中信息的稀缺性。

操作窗口实验：一种改进质量的新方法

为一些现有实践，特别是操作窗口信噪比，以及设计、分析和系统优化的新策略提供了严格的基础，这是对现有实践的改进。