The Generalized Splitting Method

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2010, 2010

3838397266 / 9783838397269

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -We describe a new Monte Carlo algorithm for the consistent and unbiased estimation of multidimensional integrals and the efficient sampling from multidimensional densities. The algorithm is inspired by the classical splitting method and can be applied to general static simulation models. We provide examples from rare-event probability estimation, counting, and sampling, demonstrating that the proposed method can outperform existing Markov chain sampling methods in terms of convergence speed and accuracy. The second part of the thesis presents a new adaptive kernel density estimator based on linear diffusion processes. The proposed estimator builds on existing ideas for adaptive smoothing by incorporating information from a pilot density estimate. In addition, we propose a new plug- in bandwidth selection method that is free from the arbitrary normal reference rules used by existing methods. We present simulation examples in which the proposed approach outperforms existing methods in terms of accuracy and reliability. 140 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783838397269

Título
The Generalized Splitting Method
Autor
Zdravko Botev
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2010
Año de publicación
2010
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3838397266
ISBN 13
9783838397269
Peso del artículo
227 gramos
Dimensiones
220x150x9 mm

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