随机模拟过程中确定样本量的准则

Q4 Engineering Ingenieria y Universidad Pub Date : 2022-07-29 DOI:10.11144/javeriana.iued26.cdss
Juan Daniel Molina-Muñoz, J. A. Christen
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摘要

摘要目的:提出MC(蒙特卡罗)和MCMC(马尔可夫链蒙特卡罗)随机模拟中确定样本量的准则,保证参数估计的一定精度。其目的是在无量纲的基础上保证精度。材料和方法:本文提出了实现这一目标的标准。此外,它的应用方法。结果和讨论:本研究的目的是分析在三种不同情况下的方法的应用:MC模拟,其中感兴趣的样本表现出中等变异性,MC模拟,其中感兴趣的样本表现出过度变异性,以及MCMC模拟。在所有情况下,从相对较小的样本中获得足够的MC和MCMC运行次数的估计。此外,该方法的应用只代表边际的额外计算成本。结果:本文提出的标准允许在随机模拟中确定样本量,保证参数估计的无量程精度。
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Objetivo: Proponer un criterio para determinar el tamaño de muestra en simulaciones estocásticas de MC (Monte Carlo) y MCMC (Markov chain Monte Carlo), garantizando una determinada precisión en la estimación de parámetros. Se busca que la precisión se garantice de forma adimensional. Materiales y métodos: El presente artículo propone un criterio buscando cumplir con el objetivo planteado. Además, de una metodología para la aplicación del mismo. Resultados y discusión: Se presenta la aplicación de la metodología en 3 contextos diferentes: Simulación de MC en que la muestra de interés presenta variabilidad moderada, simulación de MC en que la muestra de interés presenta variabilidad excesiva y simulación de MCMC. En todos los casos se obtienen adecuadas estimaciones del número de corridas MC y MCMC a partir de muestras relativamente pequeñas. Además, la aplicación de la metodología representa únicamente un costo computacional adicional marginal. Conclusiones: El criterio presentado en este artículo permite determinar el tamaño de muestra en simulaciones estocásticas, garantizando precisión adimensional en la estimación de parámetros.
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