马文·K·中山。 应用方差减少技术时使用分段的分位数的置信区间。 （英语） Zbl 1322.68251号 ACM事务处理。模型。计算。模拟。 24，第4号，第19条，第21页（2014年）. 引用于7文件 MSC公司： 68岁20岁 模拟（MSC2010） 62层25 参数公差和置信区域 62G05型 非参数估计 62G30型 订单统计；经验分布函数 关键词：控制变量;重要性抽样;分位数;价值-风险;方差减少 软件：科恩平滑 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛M.K.Nakayama｝，ACM翻译。模型。计算。模拟。24，第4号，第19条，第21页（2014年；兹bl 1322.68251） 全文： 内政部 参考文献： [1] V.G.Adlakha和V.G.Kulkarni。1989年，随机PERT网络研究的分类参考书目。INFOR 27（1989），272-296·Zbl 0678.90033号 [2] S.Asmussen和P.Glynn。2007.随机模拟：算法与分析。纽约州施普林格·Zbl 1126.65001号 [3] A.N.Avramidis和J.R.Wilson。1998年。模拟中估计分位数的相关诱导技术。《运筹学》46（1998），574–591·Zbl 1009.62598号 ·doi:10.1287/opre.46.54.574 [4] R.R.巴哈杜尔。1966.关于大样本分位数的注释。《数理统计年鉴》37（1966），577-580·Zbl 0147.18805号 ·doi:10.1214/aoms/1177699450 [5] P.Billingsley。1995.概率与测度（第三版）。John Wiley&Sons，纽约·Zbl 0822.60002号 [6] P.Billingsley。1999.概率测度的收敛性（第二版）。约翰·威利父子公司，纽约·Zbl 0944.60003号 ·数字对象标识代码：10.1002/9780470316962 [7] D.A.Bloch和J.L.Gastwirth。关于密度函数倒数的简单估计。《数理统计年鉴》39（1968），1083-1085·Zbl 0245.62043号 ·doi:10.1214/aoms/1177698342 [8] F.Chu和M.K.Nakayama。2012.应用方差减少技术时分位数的置信区间。《美国计算机学会建模与计算机仿真汇刊》36，2（2012），第7条（25页加上12页在线——仅附录）·Zbl 1386.65015号 [9] D.Duffie和J.Pan。1997.风险价值概述。《衍生品杂志》4（1997），7-49·doi:10.3905/jod.1997.407971 [10] B.埃夫隆。1979.引导方法：再次审视折刀。《统计年鉴》7（1979），1-26·兹比尔0406.62024 ·doi:10.1214操作系统/1176344552 [11] M.福尔克。关于分位数密度函数的估计。《统计学与概率快报》4（1986），69–73·Zbl 0585.62076号 ·doi:10.1016/0167-7152（86）90020-9 [12] J.K.Ghosh。1971.分位数Bahadur表示的新证明及其应用。《数理统计年鉴》42（1971），1957-1961年·Zbl 0235.62006号 ·doi:10.1214/aoms/1177693063 [13] P.Glasserman、P.Heidelberger和P.Shahabuddin。2000.估计价值-风险的方差减少技术。《管理科学》46（2000），1349-1364·Zbl 1232.91348号 ·doi:10.1287/mnsc.46.10.1349.12274 [14] P.W.格林。1996.分位数蒙特卡罗估计的重要性抽样。随机模拟和实验设计中的数学方法：第二届圣彼得堡模拟研讨会论文集。圣彼得堡大学出版社，俄罗斯圣彼得堡，180-185。 [15] P.W.Glynn和D.L.Iglehart。1990年。使用标准化时间序列进行模拟输出分析。运筹学数学15（1990），1-16·Zbl 0704.65110号 ·doi:10.1287/moor.15.1.1 [16] P.Hall和M.A.Martin。1988。bootstrap分位数方差估计的精确收敛速度。概率论及相关领域80（1988），261-268·Zbl 0637.62038号 ·doi:10.1007/BF00356105 [17] T.C.Hesterberg和B.L.Nelson。1998年。概率和分位数估计的控制变量。《管理科学》44（1998），1295-1312·Zbl 1103.90374号 ·doi:10.1287/mnsc.44.91295 [18] J.C.Hsu和Barry L.Nelson。分位数估计的控制变量。管理科学36（1990），835–851·兹比尔0711.62024 ·doi:10.1287/mnsc.36.7.835 [19] X.Jin、M.C.Fu和X.Xiong。2003.模拟分位数估计的概率误差界。《管理科学》49（2:2003），230–246·Zbl 1232.91349号 [20] S.Juneja、R.Karandikar和P.Shahabuddin。2007.少数随机变量和的最大尾部概率的渐近和快速模拟。ACM《建模与计算机仿真汇刊》17（2007），第2篇，35页·Zbl 1478.62054号 [21] J.Liu和X.Yang。2012.重要性抽样的bootstrap分位数方差估计的收敛速度和渐近分布。应用概率进展44（2012），815-841·Zbl 1418.62186号 ·doi:10.1239/aap/1346955266 [22] D.F.穆尼奥斯。2010年。关于马尔可夫链批量分位数方法的有效性。运营研究快报38（2010），223–226·Zbl 1187.90312号 ·doi:10.1016/j.orl.2010.01.01 [23] M.K.Nakayama先生。2011年a。应用重要性抽样时核密度估计量的渐近性质。《2011年冬季模拟会议论文集》，S.Jain、R.R.Creasey、J.Himmelspach、K.P.White和M.Fu（编辑）。电气与电子工程师学会，新泽西州皮斯卡塔韦，556–568·doi:10.1109/WSC.2011.6147785 [24] M.K.Nakayama先生。2011年b。应用拉丁超立方体采样时，分位数和值的渐近有效置信区间存在风险。《国际系统与测量进展杂志》4（2011），86–94。 [25] M.K.Nakayama先生。2012.应用重要性抽样时，使用分段构造分位数的置信区间。在2012年冬季模拟会议记录中，C.Laroque、J.Himmelspach、R.Pasupathy、O.Rose和A.M.Uhrmacher（编辑）。新泽西州皮斯卡塔韦市电气与电子工程师协会即将亮相。 ·doi:10.1109/WSC.2012.6465199 [26] 核能机构核设施安全委员会。2007年，BEMUSE第三阶段报告：LOFT L2-5测试的不确定性和敏感性分析。经济合作与发展组织报告NEA/CSNI/R（2007）4。法国巴黎。 [27] E.帕岑。1979年，统计数据建模的密度分位数估计方法。在曲线估计的平滑技术中，T.Gasser和M.Rosenblatt（编辑）。柏林施普林格·Zbl 0422.62002号 ·doi:10.1007/BFB098495 [28] B.W.Schmeiser。1982.模拟输出分析中的批量效应。运筹学30（1982），556–568·兹伯利048465087 ·doi:10.1287/opre.30.3.556 [29] R.J.Serfling。1980.数理统计近似定理。John Wiley&Sons，纽约·兹伯利0538.62002 ·数字对象标识代码：10.1002/9780470316481 [30] J.Shao和D.Tu.1995年。Jackknife和Bootstrap。纽约州施普林格·兹比尔0947.62501 ·doi:10.1007/978-1-4612-0795-5 [31] L.Sun和L.J.Hong。2010.价值-风险和条件价值-风险重要抽样估计量的渐近表示。运营研究快报38（2010），246–251·Zbl 1193.91165号 ·doi:10.1016/j.orl.2010.02.007 [32] J.W.Tukey。1965.样本的哪一部分包含信息和请求；《美国国家科学院院刊》53（1965），127-134·Zbl 0168.40205号 ·doi:10.1073/pnas.53.1.127 [33] 美国核管理委员会。1989年，应急堆芯冷却性能的最佳估算计算。核管理委员会管理导则1.157。华盛顿特区。 [34] M.P.Wand和M.C.Jones。1995年，内核平滑。查普曼和霍尔，伦敦·Zbl 0854.62043号 ·doi:10.1007/9781-4899-4493-1 [35] W.惠特。随机过程极限：随机过程极限及其在队列中的应用简介。纽约施普林格-弗拉格·Zbl 0993.60001号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。