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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:何逸揚
研究生(外文):Ho,Yiyoung
論文名稱(外文):A Study of Markov Chain Importance Sampling
指導教授:樓文達樓文達引用關係
口試委員:高正雄楊菁菁
口試日期:100.6.22
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:數理統計研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:44
中文關鍵詞:AR法重點抽樣Metropolis-Hasting 演算法動態平衡
外文關鍵詞:MCIS
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…本篇論文主要探討蒙地卡羅(Monte Carlo)方法中的三種演算法,AR法、重點抽樣、Metropolis-Hasting 演算法。本文首先連結AR法與重點抽樣
之間的關係以及兩種演算法之運作原理,並利用其原理來解釋Hetropolis-Hasting演算法之樣本補充的行為。接著引出動態平衡抽樣說明
Hetropolis-Hasting演算法樣本補充,並針對動態平衡抽樣的瑕疵進行修正,最後本文提出新的演算法Markov Chain Importance Sampling。
並由模擬實驗來驗證MCIS之效率以及準確性。
This paper discusses the Monte Carlo (Monte Carlo) method of the three algorithms, AR method, Importance sampling, Metropolis-Hasting. This paper Importance sampling method and the AR link
And the relationship between the two algorithms of the principle of operation, and use its principles to explain the Metropolis-Hasting algorithm to add the behavior of the samples. Then leads to the description of dynamic balance sampling.
Metropolis-Hasting algorithm to add the sample and the sample for dynamic balance defect correction, and finally proposed a new algorithm Markov Chain Importance Sampling.
This referral from the simulation experiments to verify the efficiency and accuracy of the MCIS.

1.演算法簡介

1.1 蒙地卡羅積分

1.2 AR法(Accept-Reject Method)

1.3 重點抽樣(Importance sampling)

1.4 Metropolis-Hasting 演算法

2.MCIS(Markov Chain Importance Sampling)

2.1 比較AR法與重點抽樣

2.2 Metropolis-Hasting 演算法樣本增減行為

2.3 MCIS

2.4 本章小結

3.演算法模擬

3.1 AR(1)模型對MCIS之效率模擬

3.2 利用經驗pdf法估計未知的穩定分配g

3.3 AR,IS與MCIS之應用

3.4 本章小結

4.結論與後續工作

參考文獻
C. Robert and G. Casella, Monte Carlo Satistical Method. Springer-
Verlag,New York, 2004

M. Waterman and D. Whiteman, “Estimation of probability
densities by empirical density functions,” Statistical Science, vol. 9,
no. 2, pp. 127–137, 1978

†李燿宗Š, “An interpretation of the metropolized independent
sampling,”Master’s thesis, National Chung Cheng University,
2008
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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