This article describes a new Monte Carlo method for the evaluation of the orthant probabilities by sampling first passage times of a non-singular Gaussian discrete time-series across an absorbing boundary. This procedure makes use of a simulation of several time-series sample paths, aiming to record their first crossing instants. Thus, the computation of the orthant probabilities is traced back to the accurate simulation of a non-singular Gaussian discrete-time series. Moreover, if the simulation is also efficient, this method is shown to be more speedy than the others proposed in the literature. As example, we make use of the Davies-Harte algorithm in the evaluation of the orthant probabilities associated to the ARFIMA$(0,d,0)$ model. Test results are presented that compare this method with currently available software.


翻译:本文介绍了一种新的蒙特卡洛方法,用于评估非单质高斯离散时间序列在吸收边界上的第一次通过时间序列的概率。此程序使用若干时间序列样本路径的模拟,目的是记录其第一次穿越时数。因此,对非单质高斯离散时间序列的概率的计算可追溯到非单质高斯离散时间序列的准确模拟。此外,如果模拟也有效,则该方法比文献中建议的其他方法更快。例如,我们在评估与ARFIMA$(0,d,0美元)模型相关的概率时,使用Davies-Harte算法。测试结果将这种方法与现有软件进行比较。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
123+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
25+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月18日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员