部分完美信息期望值的无偏蒙特卡洛估计
统计计算
2016-04-06 v1 统计方法学
摘要
部分完美信息的期望值（EVPPI）表示消除决策模型中涉及的一组未知参数不确定性的价值。EVPPI可视为决策理论敏感性指标，并已广泛用于识别相对重要的未知参数。然而，根据Jensen不等式，EVPPI的标准嵌套蒙特卡洛计算导致有偏估计。本文中，我们基于Heinrich (1998)和Giles (2008)引入的多级蒙特卡洛方法，以及Rhee和Glynn (2012, 2015)的扩展，引入了两种用于EVPPI的无偏蒙特卡洛估计量。我们的无偏估计量简单且易于实现，因此具有极高的实际用途。数值实验表明，即使我们无偏估计量的收敛行为也优于标准嵌套蒙特卡洛估计量。
引用
@article{arxiv.1604.01120,
title = {Unbiased Monte Carlo estimation for the expected value of partial perfect information},
author = {Takashi Goda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.01120},
year = {2016}
}