edoc-Server der Humboldt-Universität zu Berlin

SPEPS Preprint

Author(s): Niels J. Olieman, Wageningen University
Bram van Putten, Wageningen University
Title: Estimation method of multivariate exponential probabilities based on a simplex coordinates transform
Date of Acceptance: 09.03.2006
Submission Date: 31.01.2006
Series Title: Stochastic Programming E-Print Series
(SPEPS)
Editors: Julie L. Higle; Werner Römisch; Surrajeet Sen
To appear in: Journal of Statistical Computation and Simulation
Taylor & Francis
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Abstract (eng):
A novel unbiased estimator for estimating the probability mass of a multivariate exponential distribution over a measurable set is introduced and is called the Exponential Simplex (ES) estimator. For any measurable set, the standard error of the ES-estimator is at most the standard error of the well known Monte Carlo (MC) estimator. For non-radially shaped measurable sets, the ES-estimator has a strictly smaller standard error than the MC-estimator. For ray-convex sets, such as convex sets, the ES-estimator can be expressed in a simple analytical form.
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