Some variance analysis coefficients for minimizing the number of parameters in statistical models
,
,
,
,
and
Article Sidebar
Full Text: 
PDF
Abstract
In this paper, coefficients and indices that can be used to assess the impact of input variables in statistical models are considered. The importance coefficient and sensitivity indices are two quantities that are performed on the polynomial regression model, in which the Monte Carlo approach is used to calculate the sensitivity indicators.
Tóm tắt
Trong bài báo này, các hệ số và chỉ số có thể sử dụng để đánh giá mức độ tác động của các biến đầu vào trong mô hình thống kê được xem xét. Hệ số quan trọng và chỉ số độ nhạy là hai định lượng được thực nghiệm trên mô hình hồi quy đa thức, trong đó tiếp cận Monte Carlo được sử dụng để tính toán các chỉ số độ nhạy.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
References
Brémaud, P. (1999). Markov chains – Gibbs Fields, Monter Carlo Simulation and Queues. Spinger – New York.
https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3124-8
Levine, R. A. and Casella, G. (2006). Optimizing random scan Gibbs samplers. Journal of Multivariate Analysis, 97(10), 2071-2100.
https://doi.org/10.1016/j.jmva.2006.05.008
Rubinstein, R. Y. & Kroese, D. P. (2017). Simulation and the Monte Carlo method (Wiley Series in Probability and Statistics). John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ. https://doi.org/10.1002/9781118631980
Sobol, I.M. (2001). Global sensitivity indices for nonlinear mathematical models and their Monte Carlo estimates. Mathematics and Computers in Simulation, 55(1-3), 271–280.
Zhao, D., Lam, H., Peng, H., Bao, S., LeBlanc, D. J., Nobukawa, K., & Pan, C. S. (2017). Accelerated Evaluation of Automated Vehicles Safety in Lane-Change Scenarios Based on Importance Sampling Techniques. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 18(3), 595-607.
https://doi.org/10.1109/TITS.2016.258220