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阿诺·盖亚德；雨果·图切特

基于重要性抽样的高效大偏差估计。 （英语） Zbl 1448.62061号

《统计物理学杂志》。 181，No.2，551-586（2020）.
摘要：我们提出了一个完整的框架，用于确定基于重要性抽样的大偏差概率和比率函数估计量的渐近（或对数）效率。该框架基于这样一种观点，即在这种情况下，重要性抽样完全由两个随机变量的联合大偏差来表征：定义利益大偏差概率的可观测值和似然因子（或Radon-Nikodym导数）将重要性抽样中使用的原始过程和修改后的过程连接起来。我们用这个框架恢复了关于指数倾斜渐近有效性的已知结果，并获得了过程的一般变化渐近有效的新的充要条件。这使我们能够为不具有指数倾斜形式的随机变量的样本均值构造新的有效估计量示例。其他涉及马尔可夫链和扩散的示例也可以说明我们的结果。

引用于2文件

MSC公司：

62G32型 极值统计；尾部推断
6220国集团 非参数推理的渐近性质
60层10 大偏差
60J10型 马尔可夫链（离散状态空间上的离散时间马尔可夫过程）
60J60型 扩散过程

关键词：

罕见事件；重要性抽样；大偏差；渐近效率；马尔可夫链；扩散，扩散
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\textit{A.Guyader}和\textit{H.Touchette}，J.Stat.Phys。181，编号2551-586（2020；兹bl 1448.62061）
全文： 内政部 arXiv公司

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