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迈克尔·科勒；亚当·科齐（Adam Krzyżak）

使用条件密度估计估计不完善仿真模型中的分位数。 （英语） Zbl 1436.62141号

Ann.Inst.Stat.数学。 72，编号123-155（2020）.
小结：在本文中，我们考虑了在给定输入分布的技术系统中估计与实验结果相关的分位数的问题，以及技术系统的（不完善的）仿真模型和技术系统中的（少量）数据点。技术系统结果的分布是在回归模型中估计的，其中残差的分布是根据条件密度估计估计的。说明了如何在上述估计的基础上使用蒙特卡罗估计技术系统结果的分位数，并分析了分位数估计的收敛速度。在适当的假设下，该收敛速度比忽略（不完善的）仿真模型或技术系统数据的标准估计的收敛速度快；因此，将这两种信息结合起来是至关重要的。通过将估计值应用于模拟数据和实际数据，对结果进行了说明。

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
第60页 统计学在工程和工业中的应用；控制图
62G07年 密度估算

关键词：

条件密度估计；分位数估计；不完全模型；\（L_1\）错误；代理模型；不确定性量化
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\textit{M.Kohler}和\textit{A.Krzyżak}，Ann.Inst.Stat.Math。72，编号1，123--155（2020；Zbl 1436.62141）
全文： 内政部

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