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研究论文

仿真中折叠方差估计的性能

发布时间:2010年10月7日出版历史
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摘要

我们对稳态仿真输出过程方差参数的一类新的估计进行了推广和分析。这些估计值基于过程的标准化时间序列(STS)的“折叠”版本,类似于从原始STS计算的面积和Cramér-von Mises估计值。事实上,可以多次应用折叠机制来生成一整类估值器,所有这些估值器都重用相同的底层数据流。我们证明了这些折叠估值器与非折叠估值器具有许多相同的特性,另外,它们通常几乎独立于非折叠版本。特别地,我们推导了各种估计量随游程增加的渐近分布性质,以及它们的偏差、方差和均方误差。我们还研究了这些估计量的线性组合,并证明了这些组合产生的估计量的方差比其组成部分的方差低。最后,我们考虑了批处理的后果,我们发现新估计量的批处理版本与基准估计量(如非重叠批处理均值估计量)相比是有利的。

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补充材料

工具书类

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  1. 仿真中折叠方差估计的性能

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        封面图像ACM建模与计算机仿真汇刊
        美国计算机学会模型和计算机仿真汇刊 第20卷第3期
        2010年9月
        192页
        国际标准编号:1049-3301
        EISSN公司:1558-1195
        内政部:10.1145/1842713
        期刊目录

        版权所有©2010 ACM

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        发布者

        计算机协会

        美国纽约州纽约市

        出版历史

        • 发布时间:2010年10月7日
        • 认可的:2009年3月1日
        • 修订过的:2009年2月1日
        • 收到:2008年5月1日
        发布于托马斯第20卷第3期

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