Published January 1, 2022
| Version v1
Publication
Open
Variance Reduction for Generalized Likelihood Ratio Method By Conditional Monte Carlo and Randomized Quasi-Monte Carlo
- 1. Peking University
- 2. University of Maryland, College Park
- 3. Stony Brook University
- 4. Département d'Informatique
- 5. ING Direct
Description
The generalized likelihood ratio (GLR) method is a recently introduced gradient estimation method for handling discontinuities for a wide scope of sample performances. We put the GLR methods from previous work into a single framework, simplify regularity conditions for justifying unbiasedness of GLR, and relax some of those conditions that are difficult to verify in practice. Moreover, we combine GLR with conditional Monte Carlo methods and randomized quasi-Monte Carlo methods to reduce the variance. Numerical experiments show that the variance reduction could be significant in various applications.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
طريقة نسبة الاحتمال المعمم (GLR) هي طريقة تقدير التدرج التي تم إدخالها مؤخرًا للتعامل مع حالات الانقطاع لنطاق واسع من أداء العينات. وضعنا أساليب سجلات دفتر الأستاذ العام من العمل السابق في إطار واحد، وتبسيط شروط الانتظام لتبرير عدم تحيز سجلات الأستاذ العام، وتخفيف بعض تلك الشروط التي يصعب التحقق منها عمليًا. علاوة على ذلك، نجمع بين GLR وطرق مونت كارلو المشروطة وطرق شبه مونت كارلو العشوائية لتقليل التباين. تظهر التجارب العددية أن تقليل التباين يمكن أن يكون كبيرًا في التطبيقات المختلفة.Translated Description (French)
La méthode du rapport de vraisemblance généralisé (GLR) est une méthode d'estimation de gradient récemment introduite pour gérer les discontinuités pour un large éventail de performances de l'échantillon. Nous mettons les méthodes GLR des travaux précédents dans un cadre unique, simplifions les conditions de régularité pour justifier l'impartialité du GLR et assouplissons certaines de ces conditions qui sont difficiles à vérifier dans la pratique. De plus, nous combinons le GLR avec des méthodes de Monte Carlo conditionnelles et des méthodes de quasi-Monte Carlo randomisées pour réduire la variance. Des expériences numériques montrent que la réduction de la variance pourrait être significative dans diverses applications.Translated Description (Spanish)
El método de razón de probabilidad generalizada (GLR, por sus siglas en inglés) es un método de estimación de gradiente introducido recientemente para manejar discontinuidades para un amplio alcance de rendimientos de muestra. Ponemos los métodos de GLR de trabajos anteriores en un solo marco, simplificamos las condiciones de regularidad para justificar la imparcialidad de GLR y relajamos algunas de esas condiciones que son difíciles de verificar en la práctica. Además, combinamos GLR con métodos condicionales de Monte Carlo y métodos aleatorizados cuasi-Monte Carlo para reducir la varianza. Los experimentos numéricos muestran que la reducción de la varianza podría ser significativa en diversas aplicaciones.Files
document.pdf
Files
(804.9 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:f753d1447fb4382ea1255624b44f424d
|
804.9 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تقليل التباين لطريقة نسبة الاحتمالية المعممة بواسطة مونتي كارلو الشرطي وشبه مونتي كارلو العشوائي
- Translated title (French)
- Réduction de la variance pour la méthode du rapport de vraisemblance généralisé par Monte Carlo conditionnel et Quasi-Monte Carlo randomisé
- Translated title (Spanish)
- Reducción de la varianza para el método de relación de verosimilitud generalizada por Monte Carlo condicional y Quasi-Monte Carlo aleatorizado
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3166421476