布莱恩·卡福(Brian S.Caffo)。;詹姆斯·G·布斯。;A.C.戴维森。 经验上确界拒绝抽样。 (英语) Zbl 1036.62004号 生物特征 89,第4期,745-754(2002). 小结:拒绝抽样从易于模拟的候选密度中稀释样本,以从更尴尬的目标密度中获取样本。一个先决条件是了解目标和候选密度之比的有限上确界。这严重限制了该方法的应用,因为很难计算上确界。我们使用理论论据和数值计算表明,通过用从模拟候选者获得的最大值替换精确上确界,可以获得几乎完美的样本。我们还对候选分布选择不当导致的方法失败提供诊断。这意味着在许多实际案例中应用拒绝抽样基本上不需要理论工作。 引用于6文件 MSC公司: 62D05型 抽样理论、抽样调查 62F99型 参数化推理 62E20型 统计学中的渐近分布理论 6220国集团 非参数推理的渐近性质 62E99型 统计分布理论 关键词:发现抽样;候选分布;蒙特卡洛;样本最大值;超有效估计量 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.S.Caffo}等人,《生物特征89》,第4期,第745--754页(2002年;Zbl 1036.62004年) 全文: 内政部 链接