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J-GLOBAL ID：202102238535235919   整理番号：21A2277612

同時シミュレーション誤差の評価と可視化【JST・京大機械翻訳】

Assessing and Visualizing Simultaneous Simulation Error

著者 (4件)： Robertson Nathan (Department of Statistics, University of California, Riverside, Riverside, CA) ,  Flegal James M. (Department of Statistics, University of California, Riverside, Riverside, CA) ,  Vats Dootika (Department of Mathematics and Statistics, Indian Institute of Technology Kanpur, Kanpur, India) ,  Jones Galin L. (School of Statistics, University of Minnesota, Minneapolis, MN)
資料名： Journal of Computational and Graphical Statistics  (Journal of Computational and Graphical Statistics)
巻： 30  号： 2  ページ： 324-334  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2313A  ISSN： 1061-8600  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モンテカルロ実験は,与えられた分布の手段や分位のような特徴を推定するためのサンプルを生成する。しかし,平均と分位数の同時推定はほとんど注目されていない。この設定において,標準モンテカルロおよびMarkov連鎖モンテカルロ設定を含む強混合プロセスの仮定の下で,サンプル平均および分位の任意の有限組合せに対する多変量中心極限定理を確立した。これに基づいて,所望の同時カバレッジ確率と便利な限界解釈を持つ超矩形信頼領域を構築するための高速アルゴリズムを提供した。本方法を,結果の信頼性をより容易に評価することを可能にするモンテカルロ実験の結果を可視化する標準的な方法に組み込んだ。Markov連鎖モンテカルロサンプリングを用いた独立および同一分布サンプルおよびBayes解析に基づくシミュレーション研究を含む,様々なモンテカルロ設定におけるこの手法の有用性を実証した。本論文の補足材料はオンラインで利用できる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  *シミュレーション ,  信頼性 ,  *可視化 ,  Markov連鎖 ,  中心極限定理 ,  高速アルゴリズム
準シソーラス用語： 位数 ,  オンライン ,  同時推定 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： モンテカルロ ,  Markov連鎖モンテカルロ法 ,  分位限界定理 ,  シミュレーション研究 ,  強い混合 ,  可視化

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： シミュレーション ,  誤差 ,  評価 ,  可視化