کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
418176 | 681615 | 2007 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Random Riemann Sum estimator versus Monte Carlo
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Two estimators of the expectation of a function, the classical based in Monte Carlo sampling method and one based in Random Riemann Sums, are compared. It presents the differences on bias, variance, convergence and mainly convergence rates. Two ways of sampling to obtain a Random Riemann Sum estimator are given. The first one provides a sequence of estimations whose terms are independent, this fact produces a loss of order one in the convergence rate for the strong law compared with Monte Carlo sampling method. The second one is considered in order to improve these results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 51, Issue 9, 15 May 2007, Pages 4717–4730
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 51, Issue 9, 15 May 2007, Pages 4717–4730
نویسندگان
Henar Urmeneta, Víctor Hernández,